通过健壮聚类减轻联邦学习中差异隐私的不平等影响

May, 2024

通过健壮聚类减轻联邦学习中差异隐私的不平等影响

Mitigating Disparate Impact of Differential Privacy in Federated Learning through Robust Clustering

Saber Malekmohammadi, Afaf Taik, Golnoosh Farnadi

TL;DR提出了一种新颖的聚类差分私有化联邦学习算法，通过基于模型更新和训练损失值对客户进行聚类，以应对联邦学习中的不平等性和隐私保护问题。

Abstract

federated learning (FL) is a decentralized machine learning (ML) approach that keeps data localized and often incorporates differential privacy (DP) to enhance privacy guarantees. Similar to previous work on DP i

federated learning differential privacy performance fairness clustering dpfl

发现论文，激发创造

运用自适应差分隐私和基于优先级的聚合增强联邦学习

通过个性化差分隐私框架和考虑各种异构性和属性调整的方法，该论文提出了一种高效地保护隐私的个性化差分隐私框架，并对联邦学习算法的收敛边界进行了分析，同时进一步研究了考虑时间变化的个性化因素的收敛性质。

Jun, 2024

具差分隐私的联邦学习

我们展示了在不同类型的数据上，客户端数量和差分隐私机制的增加对模型性能的影响的实证基准，结果显示在分布式和差分隐私设置中，非独立同分布和小数据集的性能降低最为显著。

Feb, 2024

在客户端差分隐私下实现更平缓的模型优化路径和更好的泛化效果的联邦学习

通过梯度扰动和局部平坦模型来提高权重扰动鲁棒性和性能，进而减少感知信息泄露，DP-FedSAM 算法在 DPFL 中达到最先进的性能。

May, 2023

使用分散聚合进行具有差分隐私的联邦学习

移动设备、隐私、实用性、联邦学习和差分隐私是该研究的主要关键词，研究通过在联邦学习中采用差分隐私的实验环境并使用基准数据集来探讨隐私与实用性之间的平衡问题。

Nov, 2023

自适应局部步骤联邦学习的收敛分析驱动下差分隐私

在资源受限的情况下重新考虑差分隐私联邦学习的框架，并分析其在收敛性方面的情况，提出了自适应本地步差分隐私联邦学习 (ALS-DPFL) 算法。通过在 FashionMNIST 和 CIFAR-10 数据集上的实验，相对于以往的工作，我们取得了相当良好的性能。

Aug, 2023

异构差分隐私联邦学习的噪音感知算法

在联邦学习中，差分隐私被用于保护数据隐私和提高模型效用，然而，在具有异质性要求和客户端批次 / 数据集大小差异的情况下，传统的聚合策略会降低效用。本文提出了一种名为 Robust-HDP 的方法，通过有效估计客户端模型更新中的噪声水平并显著减少聚合模型更新中的噪声水平，来提高效用和收敛速度，并对客户端的恶意行为进行安全处理。实验结果和理论分析验证了 Robust-HDP 的有效性。

Jun, 2024

在医学图像分析中提高私有联邦模型的性能

本研究探讨联邦学习在医疗应用中的优势，分析其如何能够解决医疗数据隐私、安全及所有权等挑战，讨论如何通过本地步骤和沟通轮数的调整来进一步提高模型的性能，并提供了理论证明和实验评估的支持。

Apr, 2023

个性化联邦学习推进：群体隐私，公平与更多

本文介绍了在联邦学习框架中处理个性化、隐私保证和公平性三者之间的相互关系，通过引入 $d$-privacy 方法，提供个性化模型训练、形式上的隐私保证和显著优于传统联邦学习模型的群体公平性。

Sep, 2023

公平差分隐私联邦学习框架

通过应用裁剪技巧与高斯机制来解决不包含验证数据的公平差分私有联邦学习框架的可能出现的偏见更新问题，同时审查了隐私和公平性在联邦学习中的相关工作，并强调了 MITIGATE 偏见和确保隐私的最新进展和方法。

May, 2023

面向个性化联邦学习的群体隐私保护

该研究论文探讨了在联邦学习中使用 $d$-privacy 的方法，以保护客户的敏感信息并允许个性化模型训练以提高系统的公平性和效用。同时，使用度量基础的混淆技术来保持原始数据的拓扑分布特征，并在真实数据集上进行了证明和实验验证。

Jun, 2022