- 博客(4)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 一种基于同态重加密的联邦学习方案 论文学习笔记
医疗诊断中IoT设备隐私数据无法安全共享和训练的问题**，尤其是用户不愿上传敏感数据的场景。同态重加密（Homomorphic Re-Encryption, HRES）+ 雾计算架构**，将数据加密后在多个节点上处理与训练，分阶段重加密保护中间过程。数据隐私保护、抗合谋攻击、训练过程加密保护、设备容错**等功能，适用于对安全性要求较高、终端性能有限的IoT场景。 特点：其他FL论文客户端上传的是梯度/参数，这篇里传的是结构化统计量XTX和XTY。这么做有两个原因。1是客户端传到雾节点。
2025-05-23 15:55:13
1070
原创 《XMK-CKKS: Extended Multiple Key Homomorphic Encryption over CKKS》 论文阅读笔记
提出了xMK-CKKS,一种多密钥同态方案。客户端使用聚合公钥加密梯度，解密的时候需要所有客户端提供解密份额，协助服务器解密总和。基于FadAvg和XMK-CKKS提出一个ppfl模型。在半诚实模型下可以防止n-1个客户端和服务器的勾结。
2025-05-18 21:58:37
1528
1
原创 EPPS: Efficient Privacy-Preserving Scheme in Distributed Deep Learning 论文讲解笔记
这篇论文使用了，构造了具有门限功能的paillier算法。使用将密钥d分发给各个客户端si，只有参与解密的客户端达到k个以上时，密文才能正确解密。实现了：1、可以抵抗不超过n-k个恶意用户的共谋，保护了客户端的梯度隐私。2、掉线容忍，只要有k个客户端在线即可正常解密。机器学习模型使用的sgd算法，在线客户端数量mk即可完成训练。
2025-05-16 16:14:15
430
原创 MKAgg,一种应用在联邦学习中的高效密钥聚合协议 论文学习讲解
本文提出了一种多密钥聚合协议（MKagg），旨在解决联邦学习中的梯度泄漏和单一密钥泄漏问题。该协议结合了双线性对、代理重加密和盲化技术，具有以下优点：1）允许客户端离线，密钥仅在准备阶段生成，减少了通信负担；2）基于两服务器模型，具备加法同态性质。文章详细介绍了EG-AFGH方案，包括密钥生成、重加密密钥生成、加密、重加密和解密过程，并提出了安全密文转换协议（SCT）以实现1型密文到2型密文的转换。最后，文章描述了MKagg协议的准备阶段、数据上传、重加密、聚合、转换和数据下载过程，展示了其在联邦学习中的应
2025-05-10 16:53:52
670
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人