物联网中多密钥同态加密的联邦学习隐私保护方法.docx

物联网中多密钥同态加密的联邦学习隐私保护方法
目录
一、内容简述................................................2
1.1背景与动机...........................................3
1.2国内外研究现状.......................................4
1.3研究内容与目标.......................................5
二、基础知识................................................7
2.1物联网概述...........................................8
2.2多密钥同态加密原理...................................9
2.3联邦学习简介........................................10
2.4隐私保护技术........................................11
三、基于多密钥同态加密的联邦学习隐私保护方法...............12
3.1总体架构设计........................................13
3.2密钥管理策略........................................15
3.2.1密钥生成与分发..................................16
3.2.2密钥更新与销毁..................................17
3.3数据安全传输与存储..................................18
3.3.1数据加密........................................20
3.3.2数据完整性校验..................................21
3.4计算过程隐私保护....................................21
3.4.1基于同态加密的计算公式..........................23
3.4.2局部解密与聚合..................................24
3.5协同计算与通信优化..................................26
3.5.1协同计算任务分配................................27
3.5.2通信协议设计与优化..............................28
四、实验与评估.............................................29
4.1实验环境搭建........................................30
4.2实验方法与步骤......................................31
4.3实验结果分析........................................33
4.4性能评估与对比......................................34
五、结论与展望.............................................36
5.1研究成果总结........................................37
5.2研究不足与局限......................................37
5.3未来工作方向........................................38
一、内容简述
随着物联网技术的快速发展，大量的设备接入网络，带来了数据量的激增和隐私泄露的风险。联邦学习作为一种分布式机器学习框架，能够在保证数据隐私和安全的前提下，实现模型的训练和优化。在联邦学习过程中，由于各参与方之间的数据不共享，模型参数的通信存在安全隐患。为了解决这一问题，本文提出了一种基于多密钥同态加密的联邦学习隐私保护方法。
该方法首先利用多密钥同态加密技术，将用户的数据加密后进行聚合，从而在不泄露原始数据隐私的情况下，实现数据的协同计算。通过安全的多方计算协议，对聚合后的加密数据进行模型参数的训练，进一步保障了数据的安全性和隐私性。根据模型的训练结果，各参与方可以获取到相应的模型更新，而无需泄露各自的原始数据。
本方法的核心创新在于：一是采用了多密钥同态加密技术，实现了对加密数