联邦学习和差分隐私的结合

在联邦学习场景下引入差分隐私技术可以达到数据隐私保护的目的。联邦学习是一种分布式机器学习方法，其中多个客户端训练各自的本地模型，并将本地模型的更新上传到中央服务器进行聚合。差分隐私技术在这个过程中起到了保护数据隐私的作用。

具体来说，差分隐私技术通过在本地客户端对参数进行裁剪和在服务端对聚合结果添加噪音的方式，使得用户无法从输出数据中区分数据是来源于哪个客户端的。这样一方面保证了每一个客户端的本地数据隐私安全，另一方面也保证了客户端之间的信息安全，即不能推断出某个客户端是否参与了当前的训练。这种结合的算法被称为DP-FedAvg算法，它将联邦学习中经典的Federated Average算法和差分隐私技术相结合。通过这种方式，联邦学习和差分隐私的结合既能够充分利用分布式数据进行模型训练，又能够保护数据的隐私安全。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [联邦学习的差分隐私案例](https://download.csdn.net/download/unseven/88228872)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [联邦学习安全防御之差分隐私](https://blog.csdn.net/wutianxu123/article/details/124092828)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]