20、高效联邦卷积神经网络方案与去中心化跨域身份管理系统-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bash7scripter/article/details/151771198

高效联邦卷积神经网络方案与去中心化跨域身份管理系统

高效联邦卷积神经网络方案

在联邦学习中，用户数据的隐私保护至关重要。为了应对可能的攻击，研究人员提出了多种防御算法。

关键梯度 - 差分隐私随机梯度下降算法（CG - DPSGD）

该算法旨在在保护用户数据隐私的同时，尽可能减少对模型准确性的影响。以下是其详细步骤：

Algorithm 3. Critical Gradients - Differential Privacy Stochastic Gradient
Descent Algorithm (CG - DPSGD)
Input: private training dataset {x1, ...xN}, Feature extractor before FC layer f : xi →
ri, data representation ri ∈Rn, perturbation rate p, the number of neurons in the
FC layer n, global model W, clip threshold C, privacy budget ϵ, sampling rate q,
serial number of user I, threshold of critical gradients τ, noise scale σ, tail bound
δ
Output: gI and compute cumulative privacy loss ϵI using analytical moments accoun-
tant technique.
1: for ϵI ≤ϵ do
2:
    // Download global model
3:
    WI = W
4:
    //Random sample
5:
    B = q × N
6:
    // Compute gradients
7:
    For each i ∈B, compute gI(xi) = ∇loss(WI, xi)
8:
    // Get critical gradients
9:
    S ←max
    τ
    {
        ||ri(∇xif(rj))−1||
        2
    }n
    j=1
10:
    // Gaussian mechanism
11:
    g
    F Cj
    I
    (xi) = g
    F Cj
    I
    (xi)/max(1,
        |||g
        F Cj
        I
        (xi)
        |||
        2
        C
    ) for i ∈B, j ∈S
12:
    g
    F Cj
    I
    = 1
    B
    ∑
    i∈B g
    F Cj
    I
    (xi) + N(0, σ2) for j ∈S
13: end for

从上述算法可以看出，CG - DPSGD 算法主要包括下载全局模型、随机采样、计算梯度、获取关键梯度以及应用高斯机制等步骤。通过在关键梯度上添加高斯噪声，该算法可以有效保护用户数据的隐私。

实验设置

为了评估防御算法的有效性，研究人员进行了一系列实验。
- 数据集 ：使用 MNIST 和 CIFAR10 数据集。MNIST 数据集包含 60k 训练样本和 10k 测试样本，每个样本大小为 28 * 28；CIFAR10 数据集包含 50k 训练样本和 10k 测试样本，每个样本大小为 32 * 32。
- 目标模型 ：采用 Soteria 中使用的网络架构，由四个卷积层和一个全连接层组成。
- 攻击模型 ：使用两种攻击方法，即深度梯度泄漏攻击（DLG）和补偿重建攻击（CRA）。
- 防御模型 ：包括 BASELINE（不保护梯度）、Soteria 算法（通过剪枝方法保护梯度）、差分隐私随机梯度下降算法（DPSGD）和自适应梯度下降差分隐私卷积神经网络（DPAGD - CNN）。
- 超参数配置 ：目标模型使用异步随机梯度下降优化模型参数，学习率为 0.01；攻击模型使用 L - BFGS 优化器；防御使用均值为 0 且标准差小于 2 的高斯机制。
- 评估指标 ：包括准确性、累积隐私损失和均方误差（MSE）。

实验结果

重建效果 ：通过定量和定性结果展示了补偿重建攻击的有效性。例如，在使用 CIFAR10 数据集训练时，BASELINE 模型由于不保护梯度，攻击者在 100 次迭代后重建数据与私有训练数据的 MSE 为 0.0026，200 次迭代后为 0.00008，用户的私有训练数据完全泄漏；而使用 CG - DPSGD 算法，攻击者在 200 次迭代后 MSE 为 0.1772，重建数据无法被人眼识别。
| 数据集 | 防御模型 | 迭代次数 | MSE |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| CIFAR10 | BASELINE | 100 | 0.0026 |
| CIFAR10 | BASELINE | 200 | 0.00008 |
| CIFAR10 | Soteria | 100 | 0.00513 |
| CIFAR10 | CG - DPSGD | 200 | 0.1772 |
模型准确性 ：比较了不同防御方法的模型准确性。经过五个训练周期后，BASELINE 模型在 MNIST 上的准确率达到 97%；Soteria 算法在默认关键梯度阈值为 1% 时不能抵御 CRA 攻击，提高阈值会降低模型准确率；DPAGD - CNN 算法最终达到 94% 的准确率；FL - DPSGD 算法对梯度影响较大，准确率与 Soteria 相似；CG - DPSGD 算法对梯度影响最小，准确率接近 BASELINE 模型；DPSGD 算法严重降低了模型的准确率。
| 数据集 | 防御模型 | 准确率 |
| ---- | ---- | ---- |
| MNIST | BASELINE | 97% |
| MNIST | Soteria | 约 94%（提高阈值后） |
| MNIST | DPAGD - CNN | 94% |
| MNIST | FL - DPSGD | 与 Soteria 相似 |
| MNIST | CG - DPSGD | 接近 BASELINE |
| MNIST | DPSGD | 严重降低 |
累积隐私损失 ：通过跟踪三种防御算法的隐私属性，发现使用分析矩累积技术可以更准确地计算累积隐私损失。CG - DPSGD 算法只在关键梯度上添加高斯噪声，对梯度影响较小，在保证准确性的同时，其全连接层噪声的标准差可以更大，从而累积隐私损失较小；而 DPSGD 算法在所有神经网络层添加相同标准差的高斯噪声，最终累积隐私损失最大。

去中心化跨域身份管理系统（D2CDIM）

随着信息技术的快速发展，数字身份不断增多，跨域身份管理变得越来越重要。

背景与挑战

目前的跨域身份管理框架主要分为集中式和去中心化两种。集中式框架依赖可信第三方服务器（TTP），存在单点故障风险；去中心化框架大多基于区块链，虽然解决了集中化问题，但忽略了用户对身份信息的控制权，且用户可能创建冗余身份，导致隐私信息缺乏安全管理。DID - 基于的跨域身份管理系统面临隐私披露、Sybil 攻击和跨域认证效率低下等挑战。

主要贡献

提出了基于 DID 的去中心化跨域身份管理系统（D2CDIM），让用户对自己的身份拥有自主权，解决了跨域身份认证场景中的本地单点故障问题。
在身份注册阶段，通过验证现实身份为每个用户分配唯一的 DID 身份，避免冗余身份的滥用，抵抗 Sybil 攻击。
提出了实用的匿名跨域认证方案，利用动态累加器实现快速响应并减少存储空间，引入匿名凭证和零知识实现具有隐私保护的匿名跨域认证。

以下是该系统的主要流程：

graph LR
    A[身份注册] --> B[分配唯一DID]
    B --> C[跨域认证]
    C --> D[动态累加器处理]
    D --> E[匿名凭证和零知识验证]
    E --> F[认证成功]

综上所述，高效联邦卷积神经网络方案中的 CG - DPSGD 算法在保护用户数据隐私和保证模型准确性之间取得了较好的平衡；而去中心化跨域身份管理系统 D2CDIM 则为解决跨域身份管理中的诸多问题提供了有效的解决方案。

高效联邦卷积神经网络方案与去中心化跨域身份管理系统

高效联邦卷积神经网络方案的进一步分析

在前面我们已经详细介绍了高效联邦卷积神经网络方案中的关键算法和实验结果，接下来深入分析不同参数对防御效果的影响。

关键梯度阈值和高斯噪声标准差的影响

关键梯度阈值和高斯噪声标准差是影响防御算法性能的重要参数。通过实验数据可以看出它们在抵御不同攻击时的表现。
| 数据集 | 防御模型 | 关键梯度阈值（τ） | 高斯噪声标准差（σ） | DLG攻击MSE | CRA攻击MSE |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| MNIST | Soteria | 1 | - | 2.60E–03 | 5.73E–08 |
| MNIST | Soteria | 5 | - | 2.91E–01 | 6.00E–04 |
| MNIST | Soteria | 10 | - | 3.99E–01 | 1.26E–02 |
| MNIST | FC - DPSGD | - | 1 | 2.21E+00 | 1.90E+00 |
| MNIST | CG - DPSGD | 1 | 1 | 4.00E–04 | 7.80E–03 |
| MNIST | CG - DPSGD | 5 | 1 | 9.10E–03 | 4.30E–03 |
| MNIST | CG - DPSGD | 5 | 2 | 2.83E–02 | 1.29E–02 |
| CIFAR10 | Soteria | 1 | - | 7.70E–03 | 2.90E–03 |
| CIFAR10 | Soteria | 5 | - | 5.38E–01 | 5.20E–03 |
| CIFAR10 | Soteria | 10 | - | 8.35E–01 | 1.10E–01 |
| CIFAR10 | FC - DPSGD | - | 1 | 1.47E+00 | 1.25E+00 |
| CIFAR10 | CG - DPSGD | 1 | 1 | 1.88E–02 | 1.02E–02 |
| CIFAR10 | CG - DPSGD | 5 | 1 | 5.52E–02 | 3.54E–02 |
| CIFAR10 | CG - DPSGD | 5 | 2 | 4.02E–01 | 5.92E–02 |

从表格中可以看出，对于 Soteria 算法，随着关键梯度阈值的增加，抵御攻击的能力增强，但同时也会降低模型的准确性。而对于 CG - DPSGD 算法，适当调整关键梯度阈值和高斯噪声标准差可以在保证一定防御效果的同时，减少对模型性能的影响。例如，当 σ = 2 时，无论是 DLG 攻击还是 CRA 攻击都难以有效恢复训练数据。

不同防御算法的综合比较

为了更直观地比较不同防御算法的性能，我们从重建效果、模型准确性和累积隐私损失三个方面进行综合分析。

graph LR
    A[防御算法] --> B[重建效果]
    A --> C[模型准确性]
    A --> D[累积隐私损失]
    B --> E[MSE值]
    C --> F[准确率]
    D --> G[累积隐私损失值]
    E --> H[BASELINE:低MSE]
    E --> I[Soteria:中等MSE]
    E --> J[CG - DPSGD:高MSE]
    F --> K[BASELINE:高准确率]
    F --> L[Soteria:中等准确率]
    F --> M[CG - DPSGD:接近BASELINE准确率]
    G --> N[BASELINE:高隐私损失]
    G --> O[Soteria:中等隐私损失]
    G --> P[CG - DPSGD:低隐私损失]

从这个流程图可以看出，BASELINE 模型虽然模型准确性高，但重建效果差且累积隐私损失大；Soteria 算法在各方面表现较为中等；而 CG - DPSGD 算法在重建效果、模型准确性和累积隐私损失三个方面都取得了较好的平衡，是一种较为理想的防御算法。

去中心化跨域身份管理系统（D2CDIM）的详细实现

前面我们介绍了 D2CDIM 系统的背景、挑战和主要贡献，下面详细阐述其具体实现步骤。

身份注册阶段

身份注册是 D2CDIM 系统的重要环节，它为用户分配唯一的 DID 身份，确保身份的唯一性和真实性。具体步骤如下：
1. 用户提交现实身份信息，如身份证号码、姓名等。
2. 系统对用户提交的现实身份信息进行验证，通过与权威机构的数据进行比对等方式确保信息的真实性。
3. 验证通过后，系统为用户分配唯一的 DID 身份，并将该身份与用户的现实身份进行绑定。
4. 用户保存好自己的 DID 身份和相关密钥，用于后续的跨域认证。

跨域认证阶段

跨域认证是 D2CDIM 系统的核心功能，它利用动态累加器、匿名凭证和零知识技术实现高效、安全的认证。具体步骤如下：
1. 用户发起跨域认证请求，向认证服务器提供自己的 DID 身份信息。
2. 认证服务器接收到请求后，使用动态累加器对用户的身份信息进行处理，快速验证用户身份的合法性。
3. 用户使用匿名凭证和零知识技术向认证服务器证明自己的身份，同时保护隐私信息不被泄露。
4. 认证服务器根据验证结果决定是否通过认证，如果通过则允许用户访问跨域服务。

通过这样的设计，D2CDIM 系统在保证跨域认证效率的同时，有效保护了用户的隐私信息，并且能够抵抗 Sybil 攻击。

综上所述，高效联邦卷积神经网络方案和去中心化跨域身份管理系统 D2CDIM 分别在不同领域为数据隐私保护和身份管理提供了有效的解决方案。通过不断优化算法和参数，以及完善系统设计，可以进一步提高它们的性能和安全性。