基于博弈论优化的高效联邦学习方案
Computer Engineering（2022）
Abstract
随着网络信息技术与互联网的发展,数据的隐私与安全问题亟待解决,联邦学习作为一种新型的分布式隐私保护机器学习技术应运而生.针对在联邦学习过程中存在个人数据信息泄露的隐私安全问题,结合Micali-Rabin随机向量表示技术,基于博弈论提出一种具有隐私保护的高效联邦学习方案.根据博弈论激励机制,构建联邦学习博弈模型,通过设置合适的效用函数和激励机制保证参与者的合理行为偏好,同时结合Micali-Rabin随机向量表示技术设计高效联邦学习方案.基于Pedersen承诺机制实现高效联邦学习的隐私保护,以保证联邦学习各参与者的利益和数据隐私,并且全局达到帕累托最优状态.在数字分类数据集上的实验结果表明,该方案不仅提高联邦学习的通信效率,而且在通信开销和数据精确度之间实现平衡.
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