9、数据聚合与语音数据发布中的隐私保护技术

数据聚合与语音数据发布中的隐私保护技术

在当今数字化时代，数据的聚合与发布变得越来越普遍。无论是基于机器学习的数据聚合，还是语音数据的发布，都面临着隐私保护的严峻挑战。下面将详细介绍DAML协议在数据聚合中的应用，以及语音数据发布中的隐私保护问题和解决方案。

DAML：基于机器学习的数据聚合安全协议

DAML是一种实用的安全协议，用于基于机器学习的数据聚合。它是首个验证参与者在数据聚合中提交内容的方案，能够保证参与者的数据隐私，抵御恶意消息攻击、合谋参与者攻击、聚合器攻击以及参与者故意退出等情况。

1. 通信成本分析
   • 影响因素 ：通信成本受参与者数量（s）、参数更新大小（l）、参与者退出比例（γd）、发送格式错误更新的参与者比例（γm）以及合谋参与者比例（γc）的影响。
   • 具体影响 ：从图3.6的实验结果来看，γc对DAML的通信成本影响显著，而γm的增加只会使通信成本缓慢上升。当参与者发送格式错误的更新时，他们仍需与其他参与者通信以保护参数更新，并将安全更新和相应证明发送给聚合器。聚合器识别出格式错误的提交后会拒绝它们并返回列表，其余可信参与者需要发送相应的缺失数字，因此通信成本会受到一定影响。而当更多参与者合谋时，参与者需要与更多其他参与者通信以生成密钥，从而产生更多的通信成本。

影响因素	对通信成本的影响