26、迈向隐私保护的图智能

迈向隐私保护的图智能

1. 隐私保护的重要性与背景

在当今数字化时代，数据隐私保护成为了企业和数据所有者极为关注的问题。随着图智能技术的发展，如何在图智能的学习和运行过程中实现隐私保护，成为了学术界和工业界共同探索的方向。以下将介绍几种用于隐私保护图智能的开源框架。

2. 开源框架介绍

2.1 OpenFL

OpenFL 是一个用 Python 编写的免费开源框架，由英特尔实验室和英特尔物联网集团开发。它支持统计深度学习模型的训练，无需考虑底层框架（如 TensorFlow 或 PyTorch），并与多种聚合算法兼容，包括 FedAvg、FedProx、FedOpt 和 FedCurv。

OpenFL 网络拓扑架构包含两种节点：聚合器和协作者。参与者将自己拥有的数据集存储在协作者节点中，并在该节点的硬件上进行本地机器学习模型训练，数据集不会从协作者节点转移出去。而聚合器节点则是受所有协作者节点信任的计算节点，在星型架构中，协作者节点直接连接到聚合器节点，无需通过中间节点。聚合器通过相互授权的传输层安全网络连接和远程过程调用（gRPC）与协作者节点建立连接。

2.2 PaddleFL

PaddleFL 是基于 PaddlePaddle 的开源联邦学习框架，它支持在 Kubernetes 上进行分布式训练和灵活的训练作业结构。该框架支持垂直联邦学习和水平联邦学习这两种主要的联邦学习方案，主要由基于多方计算（MPC）的联邦学习和数据并行两部分组成。

在数据并行模式下，分布式数据所有者可以使用联邦算法（如 FedAvg、差分隐私随机梯度下降和安全聚合）进行联合训练。同时，为了实