Decentralized Distributed Federated Learning Based on Multi-Key Homomorphic Encryption

计算机科学 同态加密 可扩展性 服务器 共谋 单点故障 分布式计算 联合学习 加密 信息隐私 方案(数学) 分布式学习 计算机网络 计算机安全 数据库 数学分析 数学 经济 微观经济学 教育学 心理学
作者
Mengxue Shang,Dandan Zhang,Fengyin Li
标识
DOI:10.1109/dspp58763.2023.10405290
摘要

Federated learning is a distributed learning paradigm for machine learning that has been widely studied and applied to a variety of scenarios. Since federated learning relies on only one central server to receive model updates from all clients, it has extremely high network bandwidth requirements and risks of single point of failure and privacy leakage. In order to prevent data leakage, this paper proposes a local data aggregation scheme based on xMK-CKKS. To realize decentralized services, this paper proposes a global model aggregation scheme based on RingAllreduce. Further, a decentralized distributed federated learning scheme based on multi-key homomorphic encryption is proposed to realize decentralized hierarchical federated learning with privacy protection. The security analysis and performance analysis show that the scheme in this paper is more scalable to support larger scale federated learning scenarios while ensuring data security, and is more robust to $k\lt N -1$ collusion between clients and distributed servers.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
夸父完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
3秒前
huanhuan发布了新的文献求助10
4秒前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
4秒前
平常的狗应助研友_VZGvVn采纳,获得10
4秒前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
4秒前
Orange应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
4秒前
4秒前
4秒前
田様应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
勤恳完成签到,获得积分10
4秒前
方三问完成签到,获得积分10
5秒前
Tk完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
可爱的函函应助22222采纳,获得10
8秒前
9秒前
9秒前
9秒前
西西发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
充电宝应助范雅寒采纳,获得10
14秒前
15秒前
orixero应助自由的水云采纳,获得10
16秒前
Aphelion完成签到 ,获得积分10
17秒前
17秒前
在水一方应助潞垚采纳,获得10
17秒前
雪山飞龙发布了新的文献求助10
18秒前
Jasper应助钟D摆采纳,获得10
19秒前
leslie完成签到 ,获得积分10
20秒前
木木发布了新的文献求助10
20秒前
hs完成签到,获得积分10
21秒前
优雅的枫叶完成签到,获得积分20
22秒前
情怀应助Cici采纳,获得10
26秒前
笑笑完成签到 ,获得积分10
26秒前
千俞完成签到 ,获得积分10
26秒前
任性梦旋发布了新的文献求助10
26秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3969782
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514601
关于积分的说明 11174816
捐赠科研通 3249899
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795080
邀请新用户注册赠送积分活动 875599
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804886