【摘 要】
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随着社会的发展,互联网技术已涉及到人民生活的方方面面,在提升人民生活水平的同时也带来新的风险:隐私泄露。传统机器学习需要收集客户端数据然后上传中央服务器进行统一训练,这种训练方式主要存在三个问题:1.原始数据全部集中存放在中央服务器,增加了数据泄露的风险,同时对服务器压力较大;2.客户端数据在传递过程中可能被第三方非法监听造成隐私数据泄露;3.各行业间存在数据壁垒,无法直接共享数据。与此同时,随着
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随着社会的发展,互联网技术已涉及到人民生活的方方面面,在提升人民生活水平的同时也带来新的风险:隐私泄露。传统机器学习需要收集客户端数据然后上传中央服务器进行统一训练,这种训练方式主要存在三个问题:1.原始数据全部集中存放在中央服务器,增加了数据泄露的风险,同时对服务器压力较大;2.客户端数据在传递过程中可能被第三方非法监听造成隐私数据泄露;3.各行业间存在数据壁垒,无法直接共享数据。与此同时,随着国家数据安全法的下发,许多单位以及个人拒绝共享隐私数据,这导致数据孤岛问题在各行业之间越来越严重。为提升数据利用率,同时保护数据隐私,学术界提出联邦学习技术,按照数据维度划分,联邦学习分为横向联邦学习,纵向联邦学习以及联邦迁移学习,考虑到纵向联邦学习更符合实际场景,本文主要研究纵向联邦学习问题。针对纵向联邦学习的三大步骤:样本对齐,模型训练和模型预测,本文分别提出三个算法。算法1:基于多项式除法的隐私求交方法;算法2:基于分段函数的安全逻辑回归训练与预测方法,算法3:基于同态加密的纵向联邦学习训练与预测方法。算法1与传统隐私集合求交技术相比,本模型只需一对公私钥,模型设计简单且支持有理数数据集,扩大了技术适用范围;算法2,在全加密情况下比较数据集大小,得到比较矩阵,避免直接用原始数据建模,提高了数据安全性,同时构造分段函数来计算回归值,避免泰勒展开造成模型精度损失问题。算法3:训练过程中无第三方,防止数据泄露,参与训练的客户端利用Paillier来加密本地模型参数,避免原始数据上传。最后在预测阶段,对于统计类问题,本文提出两种预测模型:对于数据集较小的场景,提出基于同态加密的去除第三方预测模型,保护数据隐私,避免数据集中存放于第三方平台;对于数据集较大的场景,可借助第三方算力,提出基于差分隐私的预测模型,在查询结果中加入噪音避免数据泄露;对于分类问题,本文提出基于分段函数的预测方法,与传统预测相比,本模型通信次数少,计算复杂度低。
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