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A Privacy-Preserving Federated Learning for Multiparty Data Sharing in Social IoTs

差别隐私 计算机科学 上传 原始数据 加密 数据共享 适应性 过程(计算) 机器学习 人工智能 分布式计算 计算机安全 数据挖掘 万维网 医学 替代医学 病理 生态学 生物 程序设计语言 操作系统
作者
Yin Liu,Jiyuan Feng,Hao Xun,Zhe Sun,Xiaochun Cheng
出处
期刊:IEEE Transactions on Network Science and Engineering [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:8 (3): 2706-2718 被引量:65
标识
DOI:10.1109/tnse.2021.3074185
摘要

As 5G and mobile computing are growing rapidly, deep learning services in the Social Computing and Social Internet of Things (IoT) have enriched our lives over the past few years. Mobile devices and IoT devices with computing capabilities can join social computing anytime and anywhere. Federated learning allows for the full use of decentralized training devices without the need for raw data, providing convenience in breaking data silos further and delivering more precise services. However, the various attacks illustrate that the current training process of federal learning is still threatened by disclosures at both the data and content levels. In this paper, we propose a new hybrid privacy-preserving method for federal learning to meet the challenges above. First, we employ an advanced function encryption algorithm that not only protects the characteristics of the data uploaded by each client, but also protects the weight of each participant in the weighted summation procedure. By designing local Bayesian differential privacy, the noise mechanism can effectively improve the adaptability of different distributed data sets. In addition, we also use Sparse Differential Gradient to improve the transmission and storage efficiency in federal learning training. Experiments show that when we use the sparse differential gradient to improve the transmission efficiency, the accuracy of the model is only dropped by 3% at most.
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