Apr, 2024

可解释的客户决策树聚合方法用于联邦学习

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TL;DR我们提出了一种适用于联邦学习场景的可解释客户端决策树聚合过程，保持了用于聚合的基本决策树的可解释性和精确性。该模型基于聚合决策树的多个决策路径，可应用于不同类型的决策树，如 ID3 和 CART，实验证明该模型构建的树改进了本地模型，并优于最先进的方法。
发现论文，激发创造
  • 利用决策树进行可解释的有监督聚类

    本文提出了一种基于决策树分类器的迭代方法来提取高密度的、可 解释的同一类别数据集群，并讨论了最大化识别群组质量的节点选择方法。

    Jul, 2023

  • 联邦森林

    本文提出了一种称为 Federated Forest 的隐私保护机器学习模型，该模型是传统随机森林方法的无损学习模型，可以在不泄露原始数据的情况下处理分布在不同公司或政府机构中的数据。 通过该模型，开发了一种安全的跨地区机器学习系统，并提出了一种新型的预测算法来降低通信开销。 实验表明，Federated Forest 的性能已被验证，可以用于实际任务。

    May, 2019

  • 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

  • 联邦学习聚合：具有保证的新的鲁棒算法

    该研究对联邦学习框架下聚合策略进行了全面的数学收敛分析，并通过与 FedAvg 进行分类任务的比较来评估其性能，得出了新的聚合算法，该算法可以通过区分客户端贡献的价值来修改其模型架构。

    May, 2022

  • 可解释聚类的最优决策树

    本文提出了一种新的基于 SAT 的可解释聚类框架，支持聚类约束，同时提供强有力的解决方案质量理论保证，并给出了关于解释性和满足用户约束之间权衡的新见解。

    Jan, 2023

  • 联邦学习中的权力分立

    TRUDA 是一种新型的跨边缘计算联邦学习系统，采用可信的去中心化聚合体系结构降低了单个聚合器的信息集中化，并通过以参数为粒度的分解和重新随机拼接来维护模型更新的安全性和隐私性。

    May, 2021

  • 联邦信任：可信联邦学习的解决方案

    该研究分析了联邦学习中信任度评估的现有要求，提出了六个支柱（隐私、强壮性、公正性、可解释性、问责制和联邦）和 30 多个计算 FL 模型信任度水平的度量标准，并设计了一个算法 FederatedTrust，可以计算 FL 模型的信任度得分。通过在不同联邦配置下使用 FEMNIST 数据集进行的四个实验，展示了计算 FL 模型信任度的 FederatedTrust 的实用性。

    Feb, 2023

  • 基于复制树的有限数据联邦学习

    在本研究中，我们提出了一种名为 RepTreeFL 的新型联邦学习框架，通过复制参与客户端的模型架构并扰动其本地数据分布的方式，在有限的数据和少数客户端的情况下，通过聚合多个具有不同数据分布的模型来实现学习。我们利用客户端网络的分层结构以及副本之间的模型差异性，引入了一种基于多样性的树聚合方法，在树状结构中组合副本，并根据模型差异性动态更新聚合权重。实验结果表明，在数据和客户端都有限的情况下，RepTreeFL 在图生成和图像分类（二分类和多分类）的两个任务和两种类型的数据中表现出良好的效果和优势。

    Dec, 2023

  • 基于树模型的隐私保护纵向联邦学习

    这篇研究论文旨在解决协作机构拥有具有不同特征的同一组用户数据和只有一个组织持有标签等场景下的隐私保护垂直联邦学习问题，并提出了一种名为 Pivot 的隐私保护垂直决策树训练和预测的解决方案，该方案不依赖于任何受信任的第三方，并提供了针对半诚实对手的保护。

    Aug, 2020

  • FedBayes: 一种用于防御对抗攻击的零信任联邦学习聚合方法

    使用贝叶斯统计的 FedBayes 方法可以抵消恶意用户对全局模型的影响，保护整个联邦系统。

    Dec, 2023