【摘 要】
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随着人工智能理论研究的不断深入,人工智能技术被应用于各个领域中。人工智能模型的训练需要大量数据,但在现实世界中,多数领域的数据存在着“数据孤岛”、数据有限和数据质量差的问题,这使得受数据驱动的人工智能面临着严峻的挑战。联邦学习作为一种可行的解决方案被提出,其核心思路是中央服务器安全聚合各参与方的模型参数,而后各参与方基于聚合后的结果和原始数据集更新模型参数,避免了参与方数据集的直接共享,同时又解决
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随着人工智能理论研究的不断深入,人工智能技术被应用于各个领域中。人工智能模型的训练需要大量数据,但在现实世界中,多数领域的数据存在着“数据孤岛”、数据有限和数据质量差的问题,这使得受数据驱动的人工智能面临着严峻的挑战。联邦学习作为一种可行的解决方案被提出,其核心思路是中央服务器安全聚合各参与方的模型参数,而后各参与方基于聚合后的结果和原始数据集更新模型参数,避免了参与方数据集的直接共享,同时又解决了“数据孤岛”问题。联邦学习最终训练结果是一个适应于所有参与方的全局模型,无法提供给用户特色化和个性化的服务,因此个性化联邦学习成为研究趋势。与联邦学习不同,个性化联邦学习首先计算参与方之间的相似度,而后在相似用户之间协作学习个性化模型。在此过程中,参与方的模型参数和参与方之间的相似度以明文形式直接暴露,然而参与方的模型参数是参与方的数据资产,参与方之间的相似度显示了参与方之间的关系。因此,实现参与方模型参数和参与方之间相似度的隐私保护是目前个性化联邦学习中亟需解决的问题。解决该问题潜在的技术包括差分隐私以及安全多方计算。考虑到差分隐私一方面是在数据隐私与可用性之间做折中,另一方面仅能保护所发布数据集中的个体数据隐私,并不能保护数据资产产权,所以本次毕设工作基于安全多方计算设计了一个隐私的个性化联邦学习方案,主要的研究内容和成果如下:1、针对个性化联邦学习方案中的数学计算单元,基于安全多方计算设计相应的安全计算算法,包括对数安全计算算法、平方根安全计算算法、向量欧几里得距离安全计算算法和向量2-范数安全计算算法。大量实验结果表明,依据设计的数学计算安全计算算法进行计算的结果在与明文计算结果保持一致的前提下,具备较低的计算开销,正确性和可行性均得到保障。2、基于上述所设计的数学安全计算算法,设计具有隐私保护特性的用户关系协作图安全计算算法,保护参与方之间的相似度和参与方模型参数的隐私性。实验结果显示,在由40个参与方构成的个性化联邦学习群组,参与方模型参数90个维度的环境下,安全更新一次用户关系协作图仅需2分钟,具有很高的可行性。3、基于上述用户关系协作图以及相关参数进行协作参数安全计算,而后基于协作参数以及本地参数以明文计算的形式完成个性化模型参数更新,保护了参与方之间的相似度和各个参与方模型参数的隐私性。实验结果显示,在40个参与方以及参与方模型参数90维度的环境下,协作参数的安全计算大约需要15分钟。
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