基于PSI的纵向联邦学习数据隐私安全技术

摘要：

联邦学习系统较好地解决了"数据孤岛"问题,也在一定程度上保护了私密训练数据,然而目前联邦学习仍然存在一些隐私安全风险.首先根据联邦学习系统的不同运行阶段归纳总结了其中的隐私安全威胁,并给出了一些解决办法;其次重点讨论了纵向联邦学习系统中的样本对齐问题,讨论和分析了现有的私密求交的基本方法,提出了一种基于零知识证明的私密求交方法并给出了一些改进方向;最后,基于该私密求交方法,讨论了该方法如何与其他方法结合进行联邦学习隐私保护.

关键词：纵向联邦学习、隐私安全、私密求交、样本对齐、零知识证明

所属期刊栏目：56

分类号：TP309.2(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：75-81