Mar, 2024

面部识别系统中保护隐私的联邦学习方法

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TL;DR通过使用联邦学习（包括有和无安全聚合器）在受监督和无监督的人脸识别系统中进行训练，我们的实验结果表明联邦学习既保护了隐私又实现了与单独模型几乎相同的性能。我们的研究工作揭示了隐私保护的人脸图像训练中的实际挑战，尤其注重隐私和准确性的平衡问题。
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发现论文，激发创造
  • FedFace: 人脸识别模型的协作学习

    FedFace 是一种面向联合学习的框架，用于隐私感知的多客户端人脸识别模型训练，提供较高的验证性能，不需要集中式聚合人脸数据集。

    Apr, 2021

  • 联邦学习的聚合服务：高效、安全、更具韧性的实现

    本文介绍了一个基于轻量级加密和数据混淆的联邦学习系统，结合恰当的带宽效率优化和对云服务器主动攻击的安全保护机制，在保证客户端数据隐私的前提下，整合来自多源的数据进行联合训练，并在多项数据集（MNIST、CIFAR-10、CelebA）上验证该系统的可行性及精度。

    Feb, 2022

  • 具有梯度修正的面部识别联邦学习

    本研究提出 FedGC 框架，通过梯度修正和基于 softmax 的正则化器，实现人脸识别的联邦学习并提高隐私保护，实验证明 FedGC 在常用基准数据集上的性能达到了传统集中式方法的水平。

    Dec, 2021

  • 隐私不可知聚类提升联邦学习人脸识别

    通过使用隐私敏感的 DPLC 机制和全局一致性感知损失函数，本文提出了 PrivacyFace 框架来改善联邦学习人脸识别，该框架在 IJB-B 和 IJB-C 上分别提高了 9.63% 和 10.26% 的精确率，并在大规模数据集上的大量实验中证明了其有效性和实用性。

    Jan, 2022

  • 从联邦学习推断用户级隐私泄露：超越类别代表的挖掘

    本文第一次探索了一种恶意攻击来破坏联邦学习中的用户级别隐私泄漏，并提出一种结合了 GAN 和多任务鉴别器的框架，该框架在客户端标识上具有新颖的识别，使生成器能够恢复用户指定的私有数据。

    Dec, 2018

  • FedER：通过经验回放和隐私保护数据合成的联邦学习

    本文提出一种基于体验回放和生成对抗网络思想的联合和分散学习策略，名为 FedER，它可以在保持隐私的同时整合本地节点的特征，提供能够横跨多个数据集的模型，以实现对结核和黑色素瘤分类的准确诊断

    Jun, 2022

  • 联邦机器学习中的隐私和信任重新定义

    本文介绍了一种基于分布式身份技术的隐私保护的分散工作流，用于促进参与者之间可信的联邦学习，限制只有获得适当机构发放的可验证凭证的实体才能建立安全、经过认证的通信渠道，参与与心理健康有关的联邦学习流程。

    Mar, 2021

  • AdaFedFR: 自适应跨类别表征学习的联邦人脸识别

    提出了一种简单但有效的联邦人脸识别框架 AdaFedFR，通过设计一种自适应的类间表示学习算法，在严格保护隐私的情况下提高泛化性能和联邦训练的效率。实验结果表明，该方法在几个常见的人脸识别基准上优于以前的方法，仅用不到 3 次通信轮次，展现出友好的通信性能和高效性。

    May, 2024

  • 基于交替客户端的医学图像联邦学习性能和可扩展性研究

    本文介绍了关于联邦学习的理论方面，提出了一个聚合算子和不同类型的联邦学习，针对客户端数据分布要考虑的问题进行了详尽的分析，并提出了胸部 X 光图像分析的使用案例。针对训练数据中的不同客户端进行了模拟，并考虑了中断客户端所带来的不同问题及其解决方案。比较了集中式方法、三个客户端和十个客户端的预测结果，结果显示联邦学习在保护隐私以及提高预测准确性、降低运行时间方面具有很好的效果。最后，提出了未来工作和改进方向。

    Jul, 2022

  • 联邦学习算法的效率和隐私的实证研究

    物联网网络和数据处理技术的发展对分布式学习方法中的联邦学习具有巨大潜力，本论文通过两个实例展示了联邦学习在物联网网络中实现高效和保护隐私的机器学习的潜力，并通过模拟研究了隐私和准确性之间的权衡关系。

    Dec, 2023