PriDA:隱私維護去中心化匿名安全聚合於聯邦學習

Abstract

PriDA為確保隱私的安全聚合系統，於聯邦學習中計算聚合模型時同時保護每一位參與者之資料免於洩漏。只要參與者中存在一位非惡意攻擊者，任何參與者之資料皆能在安全聚合的過程中受保護。本文利用去中心化匿名以及資料混淆使得惡意攻擊者僅能獲得聚合過後之模型而不是特定參與者之私密資料。擴展了原始安全聚合之限制，本文透過動態聚合者選擇避免單點攻擊，並且透過去中心化匿名以及資料混淆放鬆了原先安全聚合需要多數參與者皆為誠實之參與者之限制，而是於不需要第三方信任機構存在之下，僅需要一位參與者為誠實之參與者即能保證每一位誠實參與者之隱私。