本發(fā)明涉及聯(lián)邦學(xué)習(xí)和隱私保護(hù)，尤其涉及一種基于隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理方法。

背景技術(shù)：

1、隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)模型在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)了巨大的潛力。然而，傳統(tǒng)的集中式機(jī)器學(xué)習(xí)模式通常依賴(lài)于將所有數(shù)據(jù)集中到一個(gè)服務(wù)器或數(shù)據(jù)中心進(jìn)行訓(xùn)練，這種方式對(duì)數(shù)據(jù)隱私提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。特別是在醫(yī)療、金融、社交網(wǎng)絡(luò)等涉及個(gè)人敏感信息的場(chǎng)景中，用戶數(shù)據(jù)的隱私和安全問(wèn)題成為各方關(guān)注的重點(diǎn)。為了應(yīng)對(duì)這種挑戰(zhàn)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)(federated?learning,fl)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。聯(lián)邦學(xué)習(xí)允許多個(gè)客戶端(如個(gè)人設(shè)備或企業(yè)服務(wù)器)在不共享本地?cái)?shù)據(jù)的前提下，協(xié)同訓(xùn)練全局模型。這種方法通過(guò)分布式計(jì)算有效地保護(hù)了數(shù)據(jù)隱私，同時(shí)保持了模型的高效訓(xùn)練。然而，現(xiàn)有的聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)依然面臨著多重技術(shù)挑戰(zhàn)。

2、首先，傳統(tǒng)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)通常依賴(lài)于各客戶端上傳模型的梯度信息，由服務(wù)器負(fù)責(zé)聚合梯度并更新全局模型。雖然客戶端無(wú)需直接上傳原始數(shù)據(jù)，但模型梯度中的信息依然可能被惡意攻擊者利用，推斷出客戶端的敏感數(shù)據(jù)。這一問(wèn)題被稱(chēng)為“反向推斷攻擊”或“模型推斷攻擊”。攻擊者可以通過(guò)收集多輪梯度更新信息，逐步還原出原始數(shù)據(jù)，特別是對(duì)于數(shù)據(jù)樣本較少或具有顯著特征的客戶端，這一風(fēng)險(xiǎn)尤為嚴(yán)重。因此，如何在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中進(jìn)一步保護(hù)模型梯度和數(shù)據(jù)的隱私，成為了一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。

3、為了解決這一隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)，近年來(lái)差分隱私(differential?privacy,dp)技術(shù)逐漸被引入到聯(lián)邦學(xué)習(xí)中。差分隱私通過(guò)向客戶端上傳的梯度中注入隨機(jī)噪聲，使得攻擊者即使獲得了這些梯度，也無(wú)法精確推斷出個(gè)體數(shù)據(jù)。盡管如此，差分隱私技術(shù)的應(yīng)用仍然面臨性能和隱私保護(hù)之間的權(quán)衡。注入的噪聲過(guò)大會(huì)導(dǎo)致模型性能下降，過(guò)小則無(wú)法有效保護(hù)隱私。因此，如何合理設(shè)定噪聲的強(qiáng)度以達(dá)到隱私保護(hù)和模型性能的平衡，仍然是現(xiàn)有技術(shù)中的一個(gè)重要缺陷。

4、另外，生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(generativeadversarial?networks,gan)技術(shù)也被引入到聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，用于生成虛擬數(shù)據(jù)代替真實(shí)數(shù)據(jù)或梯度進(jìn)行上傳。gan通過(guò)生成器和判別器的對(duì)抗訓(xùn)練，能夠生成與真實(shí)數(shù)據(jù)分布相似的虛擬數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私的“蒙面”。然而，現(xiàn)有的gan模型在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的應(yīng)用也存在局限性。首先，生成的虛擬數(shù)據(jù)質(zhì)量不穩(wěn)定，可能會(huì)出現(xiàn)虛擬數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)差異過(guò)大，影響全局模型的訓(xùn)練效果；其次，gan的訓(xùn)練過(guò)程本身容易出現(xiàn)不收斂或模式崩潰的情況，導(dǎo)致生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量難以保證。因此，在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中有效地結(jié)合gan技術(shù)，確保虛擬數(shù)據(jù)的質(zhì)量和隱私保護(hù)效果，仍然是一個(gè)待解決的問(wèn)題。

5、此外，現(xiàn)有的聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)通常采用一視同仁的方式處理來(lái)自不同客戶端的數(shù)據(jù)，未能充分考慮各客戶端數(shù)據(jù)的重要性和對(duì)全局模型的貢獻(xiàn)差異。每個(gè)客戶端上傳的數(shù)據(jù)可能對(duì)全局模型的優(yōu)化貢獻(xiàn)不同，尤其是那些擁有豐富數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)分布更具代表性的客戶端，其上傳的數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)獲得更高的權(quán)重。因此，如何在全局模型更新時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整各客戶端上傳數(shù)據(jù)的權(quán)重，最大化利用有效數(shù)據(jù)，同時(shí)避免對(duì)噪聲數(shù)據(jù)或冗余數(shù)據(jù)的過(guò)度依賴(lài)，是現(xiàn)有聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)中另一個(gè)值得關(guān)注的缺陷。

6、最后，現(xiàn)有聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)中較少引入有效的隱私風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)機(jī)制，尤其是在應(yīng)對(duì)反向推斷攻擊方面。一些惡意攻擊者可能會(huì)通過(guò)客戶端上傳的數(shù)據(jù)或梯度進(jìn)行反向推斷，逐步還原客戶端的原始數(shù)據(jù)。而現(xiàn)有的技術(shù)缺少對(duì)這一類(lèi)攻擊的檢測(cè)和防御手段。即使采用差分隱私或同態(tài)加密技術(shù)，一旦檢測(cè)不到潛在的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)，客戶端的數(shù)據(jù)依然可能面臨泄露。因此，需要在聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)中引入主動(dòng)的反向推斷檢測(cè)機(jī)制，通過(guò)對(duì)上傳數(shù)據(jù)的分布和相似性進(jìn)行分析，判斷數(shù)據(jù)是否具有潛在的泄露風(fēng)險(xiǎn)，并在必要時(shí)自動(dòng)調(diào)整客戶端生成器的生成模式，增加數(shù)據(jù)的隨機(jī)性或噪聲強(qiáng)度，從而降低隱私泄露的可能性。

7、因此，如何提供一種基于隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理方法是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種基于隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理方法，本發(fā)明結(jié)合生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、差分隱私和同態(tài)加密技術(shù)，通過(guò)動(dòng)態(tài)權(quán)重優(yōu)化和反向推斷檢測(cè)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了在確保數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的同時(shí)進(jìn)行高效的聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練。通過(guò)生成虛擬數(shù)據(jù)代替真實(shí)數(shù)據(jù)上傳、同態(tài)加密確保加密狀態(tài)下的模型更新，以及差分隱私保護(hù)敏感數(shù)據(jù)，本發(fā)明大幅提升了系統(tǒng)的隱私安全性。同時(shí)，通過(guò)動(dòng)態(tài)權(quán)重優(yōu)化機(jī)制優(yōu)先處理高價(jià)值數(shù)據(jù)，并結(jié)合個(gè)性化模型訓(xùn)練，顯著提升了全局模型的訓(xùn)練效率與性能，具備隱私保護(hù)強(qiáng)、訓(xùn)練效果好、靈活性高的優(yōu)點(diǎn)。

2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種基于隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理方法，包括如下步驟：

3、s1、客戶端使用本地?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的生成器，生成與本地?cái)?shù)據(jù)分布相似的虛擬數(shù)據(jù)；

4、s2、客戶端根據(jù)本地?cái)?shù)據(jù)的隱私敏感性設(shè)定三個(gè)隱私保護(hù)等級(jí)，第一隱私保護(hù)等級(jí)僅上傳虛擬數(shù)據(jù)，第二隱私等級(jí)上傳加入差分隱私噪聲處理的虛擬數(shù)據(jù)，第三隱私保護(hù)等級(jí)允許上傳部分真實(shí)模型梯度；

5、s3、服務(wù)器接收虛擬數(shù)據(jù)或經(jīng)過(guò)差分隱私處理的虛擬數(shù)據(jù)后，使用同態(tài)加密技術(shù)，在加密狀態(tài)下進(jìn)行模型更新操作；

6、s4、服務(wù)器利用基于多臂賭博機(jī)算法的動(dòng)態(tài)權(quán)重優(yōu)化機(jī)制，計(jì)算并動(dòng)態(tài)調(diào)整客戶端上傳數(shù)據(jù)的重要性權(quán)重，識(shí)別對(duì)全局模型貢獻(xiàn)大的客戶端數(shù)據(jù)，獲得優(yōu)先處理數(shù)據(jù)集；

7、s5、基于獲得的優(yōu)先處理數(shù)據(jù)集，初步更新全局模型，并通過(guò)反向推斷檢測(cè)機(jī)制分析生成數(shù)據(jù)，判斷是否存在隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)，若檢測(cè)到反向推斷風(fēng)險(xiǎn)，服務(wù)器自動(dòng)調(diào)整客戶端生成器，增加生成數(shù)據(jù)的隨機(jī)性和噪聲；

8、s6、服務(wù)器將更新后的全局模型反饋至客戶端，客戶端在接收到全局模型后，結(jié)合本地?cái)?shù)據(jù)繼續(xù)個(gè)性化模型訓(xùn)練；

9、s7、客戶端在個(gè)性化模型訓(xùn)練完成后，生成新的虛擬數(shù)據(jù)，上傳至服務(wù)器參與下一輪全局模型訓(xùn)練。

10、可選的，所述s1具體包括：

11、s11、將客戶端本地?cái)?shù)據(jù)集定義為其中xi表示輸入數(shù)據(jù)，yi表示對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，n表示數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量；

12、s12、在客戶端訓(xùn)練生成器g(z；θg)，生成器g接收隨機(jī)噪聲z作為輸入，噪聲z從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布z～n(0,1)中采樣，生成的虛擬數(shù)據(jù)表示為其中θg表示生成器的參數(shù)；

13、s13、判別器d(x；θd)與生成器g(z；θg)通過(guò)對(duì)抗性訓(xùn)練進(jìn)行優(yōu)化，判別器d通過(guò)判斷輸入數(shù)據(jù)x是否來(lái)自真實(shí)數(shù)據(jù)集dlocal或生成器生成的虛擬數(shù)據(jù)其中θd表示判別器的參數(shù)；

14、s14、生成器和判別器的損失函數(shù)包括對(duì)抗損失和特征匹配損失：

15、

16、其中，l(g,d,f)表示生成器g、判別器d和特征提取函數(shù)f的整體損失函數(shù)，e表示期望值，x表示來(lái)自真實(shí)數(shù)據(jù)集dlocal的輸入數(shù)據(jù)，pdata(x)表示真實(shí)數(shù)據(jù)的分布，d(x)表示判別器d對(duì)x的輸出，d(g(z))表示判別器d對(duì)生成數(shù)據(jù)g(z)的輸出，pz(z)表示隨機(jī)噪聲z的分布，表示x和生成數(shù)據(jù)g(z)在判別器中提取的特征之間的歐氏距離，λ表示權(quán)重系數(shù)；

17、s15、客戶端本地交替優(yōu)化生成器g和判別器d的參數(shù)θg和θd，生成器通過(guò)最小化生成數(shù)據(jù)的損失來(lái)優(yōu)化生成的虛擬數(shù)據(jù)分布，判別器通過(guò)最大化對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)的判別能力進(jìn)行優(yōu)化；

18、s16、生成器g訓(xùn)練完成后，客戶端基于本地?cái)?shù)據(jù)生成虛擬數(shù)據(jù)集其中m表示生成的虛擬數(shù)據(jù)樣本數(shù)量。

19、可選的，所述s2具體包括：

20、s21、客戶端根據(jù)本地?cái)?shù)據(jù)集dlocal計(jì)算每條數(shù)據(jù)的隱私敏感性得分s：

21、s＝α·h(x)+β·i(x)+γ·u(x)+δ·r(x)；

22、其中，α、β、γ和δ表示調(diào)節(jié)參數(shù)；

23、

24、其中，h(x)表示數(shù)據(jù)x的信息熵，m表示數(shù)據(jù)x的特征維度數(shù)，p(xi)表示數(shù)據(jù)x的第i個(gè)特征的概率；

25、

26、其中，i(x)表示數(shù)據(jù)x的敏感信息強(qiáng)度，n表示敏感特征的數(shù)量，wj表示第j個(gè)敏感特征的權(quán)重，fj(x)表示第j個(gè)敏感特征的敏感程度；

27、

28、其中，u(x)表示數(shù)據(jù)x的唯一性，|{x'∈d∣x'＝x}|表示與數(shù)據(jù)x相同的數(shù)據(jù)樣本數(shù)量，|d|表示整個(gè)數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)量；

29、

30、其中，r(x)表示數(shù)據(jù)x的重構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)，m表示特征數(shù)量，rk(x)表示第k個(gè)特征的還原度，σk表示第k個(gè)特征加密或擾動(dòng)的強(qiáng)度；

31、s22、客戶端根據(jù)計(jì)算出的隱私敏感性得分s確定隱私保護(hù)等級(jí)：

32、

33、其中，p(s)表示隱私保護(hù)等級(jí)，s1和s2表示預(yù)設(shè)的隱私保護(hù)閾值；

34、s23、當(dāng)p(s)＝1時(shí)，處于第一隱私保護(hù)等級(jí)，客戶端僅上傳生成的虛擬數(shù)據(jù)，不包含任何真實(shí)數(shù)據(jù)樣本；

35、s24、當(dāng)p(s)＝2時(shí)，處于第二隱私保護(hù)等級(jí)，客戶端在上傳虛擬數(shù)據(jù)的同時(shí)，對(duì)本地模型梯度進(jìn)行差分隱私處理，梯度加入的噪聲來(lái)自正態(tài)分布n(0,σ2)，其中σ表示噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差；

36、s25、當(dāng)p(s)＝3時(shí)，處于第三隱私保護(hù)等級(jí)，客戶端允許部分真實(shí)梯度經(jīng)輕度擾動(dòng)處理后上傳，同時(shí)上傳生成的虛擬數(shù)據(jù)。

37、可選的，所述s3具體包括：

38、s31、服務(wù)器在接收到客戶端上傳的數(shù)據(jù)后，進(jìn)行同態(tài)加密處理，在加密過(guò)程中，服務(wù)器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行隱私強(qiáng)化處理：

39、e(gi)＝enc(gi·ξi,k)；

40、其中，gi表示第i個(gè)客戶端的本地梯度，enc(·,k)表示基于密鑰k的同態(tài)加密算法，ξi表示隱私敏感性權(quán)重：

41、

42、其中，τ表示調(diào)節(jié)參數(shù)，si表示隱私敏感性得分；

43、s32、在服務(wù)器端，基于同態(tài)加密的隱私保護(hù)模型更新公式為：

44、

45、其中，e(θ′)表示全局模型的加密參數(shù)更新，e(θ)表示全局模型的當(dāng)前加密狀態(tài)的參數(shù)向量，η表示學(xué)習(xí)率，w表示客戶端的數(shù)量，e(gi)表示第i個(gè)客戶端上傳的經(jīng)過(guò)同態(tài)加密的梯度向量，∥e(gi)∥2表示第i個(gè)客戶端上傳的加密梯度e(gi)的二范數(shù)，∈表示平滑項(xiàng)；

46、s33、全局模型更新后的參數(shù)保持加密狀態(tài)，服務(wù)器將更新后的全局模型參數(shù)以加密形式發(fā)送回客戶端；

47、s34、客戶端接收到服務(wù)器返回的加密全局模型參數(shù)后，使用客戶端的解密密鑰k對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行解密；

48、s35、客戶端將解密后的全局模型參數(shù)與本地模型結(jié)合，基于本地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)性化訓(xùn)練，所有傳輸數(shù)據(jù)通過(guò)同態(tài)加密處理。

49、可選的，所述s4具體包括：

50、s41、服務(wù)器對(duì)每個(gè)客戶端i上傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步評(píng)估，利用基于隱私敏感性的多臂賭博機(jī)算法動(dòng)態(tài)調(diào)整客戶端的權(quán)重：

51、

52、其中，ωi表示第i個(gè)客戶端的權(quán)重，表示第i個(gè)客戶端在第t輪中的即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)，表示第i個(gè)客戶端在第t輪中的隱私敏感度，范圍為ti表示第i個(gè)客戶端被選擇的次數(shù)，t表示服務(wù)器處理所有客戶端數(shù)據(jù)的總次數(shù)；

53、s42、基于客戶端上傳數(shù)據(jù)的隱私敏感性得分計(jì)算

54、

55、其中，ρ表示調(diào)節(jié)參數(shù)，表示第i個(gè)客戶端在第t輪中的隱私敏感性得分，s0表示隱私敏感性的基準(zhǔn)值；

56、s43、服務(wù)器根據(jù)每個(gè)客戶端的權(quán)重ωi對(duì)上傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，權(quán)重越高的客戶端上傳的數(shù)據(jù)在排序中優(yōu)先級(jí)越高，服務(wù)器選取權(quán)重較高的客戶端數(shù)據(jù)進(jìn)行全局模型更新；

57、s44、每一輪訓(xùn)練結(jié)束后，服務(wù)器根據(jù)全局模型的性能反饋調(diào)整客戶端的權(quán)重：

58、

59、其中，表示第i個(gè)客戶端上傳的數(shù)據(jù)對(duì)全局模型精度的提升，表示當(dāng)前輪次中對(duì)全局模型精度提升最大的客戶端的精度提升值，∥e(gi)∥2表示第i個(gè)客戶端的加密梯度二范數(shù)，q表示參與的客戶端數(shù)量；

60、上述公式引入了梯度范數(shù)的影響，用于獎(jiǎng)勵(lì)貢獻(xiàn)較大且隱私敏感性較低的客戶端，使得梯度規(guī)模較大、對(duì)全局模型貢獻(xiàn)更顯著的客戶端獲得更高的即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)。

61、s45、服務(wù)器設(shè)定權(quán)重的最低閾值ωmin，用于確保每個(gè)客戶端在一段時(shí)間內(nèi)至少被選取一次：

62、

63、其中，κ表示平衡參數(shù)，∈表示平滑項(xiàng)；

64、上述公式考慮了隱私敏感性和梯度貢獻(xiàn)的綜合影響，確保梯度較小但隱私敏感性低的客戶端在權(quán)重計(jì)算中也有機(jī)會(huì)獲得優(yōu)先處理，避免某些客戶端長(zhǎng)期被忽視。

65、s46、服務(wù)器通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整后的權(quán)重ωi選取優(yōu)先處理的數(shù)據(jù)集。

66、可選的，所述s5具體包括：

67、s51、服務(wù)器接收客戶端上傳的虛擬數(shù)據(jù)并進(jìn)行隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)的初步分析，通過(guò)計(jì)算生成數(shù)據(jù)的分布差異來(lái)判斷是否存在潛在的反向推斷風(fēng)險(xiǎn)：

68、

69、其中，δp表示客戶端本地?cái)?shù)據(jù)分布plocal(xi)與生成數(shù)據(jù)分布的平均差異，plocal(xi)表示本地?cái)?shù)據(jù)xi的分布，表示虛擬生成數(shù)據(jù)的分布，n表示數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量；

70、s52、服務(wù)器通過(guò)計(jì)算生成數(shù)據(jù)和本地?cái)?shù)據(jù)之間的相似性系數(shù)ci，評(píng)估虛擬數(shù)據(jù)泄露的潛在風(fēng)險(xiǎn)：

71、

72、其中，flocal,j(xi)表示本地?cái)?shù)據(jù)xi在第j個(gè)特征維度上的值，表示生成數(shù)據(jù)在第j個(gè)特征維度上的值，m表示數(shù)據(jù)的特征維度數(shù)；

73、s53、如果服務(wù)器檢測(cè)到ci超過(guò)預(yù)設(shè)的隱私泄露閾值cth，則認(rèn)為存在較高的反向推斷風(fēng)險(xiǎn)，服務(wù)器會(huì)觸發(fā)客戶端生成器的調(diào)整機(jī)制，生成器增加數(shù)據(jù)隨機(jī)性和噪聲：

74、

75、其中，表示調(diào)整后的虛擬數(shù)據(jù)，n(0,σ2)表示零均值、方差為σ2的正態(tài)分布噪聲；

76、s54、服務(wù)器根據(jù)調(diào)整后的虛擬數(shù)據(jù)重新計(jì)算分布差異δp和相似性系數(shù)ci，若調(diào)整后的數(shù)據(jù)滿足ci≤cth，則認(rèn)為數(shù)據(jù)的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)已降低；

77、s55、如果在多次調(diào)整后，仍檢測(cè)到ci>cth，則服務(wù)器提高噪聲強(qiáng)度并要求客戶端重新生成數(shù)據(jù)。

78、本發(fā)明的有益效果是：

79、首先，本發(fā)明通過(guò)生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，允許客戶端在不上傳真實(shí)數(shù)據(jù)的情況下生成與本地?cái)?shù)據(jù)分布相似的虛擬數(shù)據(jù)。相比傳統(tǒng)的梯度上傳模式，虛擬數(shù)據(jù)更好地保護(hù)了用戶隱私，避免了數(shù)據(jù)直接暴露給服務(wù)器的風(fēng)險(xiǎn)。此外，通過(guò)判別器與生成器的對(duì)抗訓(xùn)練，本發(fā)明確保了虛擬數(shù)據(jù)的質(zhì)量，使其能夠有效用于全局模型的訓(xùn)練，避免了虛擬數(shù)據(jù)質(zhì)量不穩(wěn)定或模式崩潰的問(wèn)題。這種虛擬數(shù)據(jù)生成的模式，不僅提高了隱私保護(hù)水平，還保持了全局模型的有效訓(xùn)練。

80、為了進(jìn)一步增強(qiáng)隱私保護(hù)，本發(fā)明結(jié)合了差分隱私技術(shù)和同態(tài)加密技術(shù)?？蛻舳丝梢愿鶕?jù)本地?cái)?shù)據(jù)的隱私敏感性選擇不同的隱私保護(hù)等級(jí)，保證敏感性較高的數(shù)據(jù)僅以虛擬形式上傳，或在上傳過(guò)程中注入差分隱私噪聲。而通過(guò)同態(tài)加密技術(shù)，服務(wù)器能夠在數(shù)據(jù)加密狀態(tài)下直接進(jìn)行模型更新，無(wú)需解密客戶端上傳的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提升了系統(tǒng)的隱私安全性。這一設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了高度靈活的隱私保護(hù)機(jī)制，既能夠在保證隱私安全的前提下進(jìn)行高效的模型訓(xùn)練，又能夠根據(jù)具體的隱私需求調(diào)整保護(hù)策略，確保系統(tǒng)在不同場(chǎng)景下的適應(yīng)性。

81、本發(fā)明還通過(guò)引入多臂賭博機(jī)算法的動(dòng)態(tài)權(quán)重優(yōu)化機(jī)制，解決了現(xiàn)有技術(shù)中不同客戶端上傳數(shù)據(jù)的重要性難以量化的問(wèn)題。該機(jī)制允許服務(wù)器根據(jù)客戶端上傳數(shù)據(jù)對(duì)全局模型的貢獻(xiàn)度，動(dòng)態(tài)調(diào)整其權(quán)重，確保高質(zhì)量的數(shù)據(jù)優(yōu)先參與模型更新。這種動(dòng)態(tài)權(quán)重優(yōu)化機(jī)制不僅避免了冗余數(shù)據(jù)對(duì)全局模型的干擾，還有效提升了全局模型的訓(xùn)練效率。此外，針對(duì)高隱私敏感度數(shù)據(jù)，本發(fā)明引入了隱私懲罰系數(shù)，以減少這些數(shù)據(jù)在全局模型更新中的權(quán)重，從而進(jìn)一步降低隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。

82、為了應(yīng)對(duì)反向推斷攻擊，本發(fā)明設(shè)計(jì)了反向推斷檢測(cè)機(jī)制，通過(guò)分析客戶端上傳數(shù)據(jù)的分布和相似性系數(shù)，能夠?qū)崟r(shí)判斷生成數(shù)據(jù)是否具有潛在的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。一旦檢測(cè)到風(fēng)險(xiǎn)，系統(tǒng)將自動(dòng)調(diào)整客戶端的生成器，增加生成數(shù)據(jù)的隨機(jī)性或噪聲，確保生成數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)的相似度降低。這一機(jī)制不僅增強(qiáng)了系統(tǒng)對(duì)潛在攻擊的防御能力，還確保了在高風(fēng)險(xiǎn)情況下數(shù)據(jù)隱私得到更全面的保護(hù)。

83、此外，通過(guò)個(gè)性化模型訓(xùn)練的引入，本發(fā)明允許客戶端結(jié)合本地?cái)?shù)據(jù)和全局模型進(jìn)行個(gè)性化的優(yōu)化，使得每個(gè)客戶端不僅能夠參與全局模型的訓(xùn)練，還能夠保持對(duì)本地?cái)?shù)據(jù)的適應(yīng)性。這種個(gè)性化與全局協(xié)同優(yōu)化的結(jié)合，解決了傳統(tǒng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)中全局模型難以適應(yīng)個(gè)體差異化數(shù)據(jù)的問(wèn)題，提升了系統(tǒng)的靈活性和準(zhǔn)確性。