基于分层聚类的个性化联邦学习隐私保护框架.pdf

所属栏目:计算机软件及计算机应用

【日期】:2024-08-10
【关键词】:联邦学习;层次聚合;同态加密;隐私保护
【摘要】:联邦学习作为一种新兴的隐私保护分布式机器学习框架,利用密码原语有效地解决了隐私泄露问题,如何在分布式环境中防止投毒攻击已成为联邦学习的研究热点。目前的研究工作大部分依赖于数据独立同分布情况,并使用明文进行恶意梯度识别,无法处理数据异构带来的挑战。为了解决上述问题,文章提出一个基于分层聚类的个性化联邦学习隐私保护框架。该框架基于坐标感知的中位数算法对梯度进行加密,并采用安全余弦相...


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