【摘 要】
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联邦学习(Federated learning,FL)作为一种可以保护用户隐私安全的机器学习的框架,受到了越来越多的关注。一些研究表明,联邦学习中分布式用户共享的梯度也会泄露用户的隐私
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61672470)。
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联邦学习(Federated learning,FL)作为一种可以保护用户隐私安全的机器学习的框架,受到了越来越多的关注。一些研究表明,联邦学习中分布式用户共享的梯度也会泄露用户的隐私信息。因此,将同态加密算法、MapReduce并行化以及稀疏三元(Sparse Ternary Compression,STC)梯度选择算法相结合,设计了高效且安全的联邦学习协议。此外,使用一种高效的方法构造消息验证码来验证服务器返回结果的有效性。实验结果表明:在相同条件下,提出的安全技术在计算方面引入少量额外的开销,即可取
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