Nov, 2023
边缘辅助的隐私保护 U 型拆分联邦学习在物联网中的应用
Edge-assisted U-Shaped Split Federated Learning with Privacy-preserving for Internet of Things
Hengliang Tang, Zihang Zhao, Detian Liu, Yang Cao, Shiqiang Zhang...
TL;DR在物联网领域，部署深度学习模型来处理由物联网设备生成或收集的数据是一个重要的挑战。为了解决这些挑战，我们提出了一种创新的边缘辅助 U 形拆分联邦学习（EUSFL）框架，利用边缘服务器高性能的能力来辅助物联网设备进行模型训练和优化过程。在这个框架中，我们利用联邦学习使数据持有者能够在不共享数据的情况下协作训练模型，从而通过仅传输模型参数来增强数据隐私保护。此外，通过在物联网设备上进行局部训练，我们基于拆分学习将神经网络分成三个部分。通过利用边缘服务器更强的计算能力，我们的框架有效地减少了整体训练时间，使不同能力的物联网设备能够高效地执行训练任务。此外，我们提出了一种新颖的名为 LabelDP 的噪声机制，以确保数据特征和标签能够安全地抵抗重建攻击，消除隐私泄露的风险。我们的理论分析和实验结果表明，EUSFL 可以与各种聚合算法集成，在不同的物联网设备计算能力下保持良好的性能，并显著减少了训练时间和本地计算开销。