Privacy-Enhanced and Verification-Traceable Aggregation for Federated Learning

计算机科学 同态加密 协议(科学) 联合学习 散列函数 可追溯性 加密 云计算 数字签名 密码协议 计算机安全 分布式计算 密码学 操作系统 病理 软件工程 替代医学 医学
作者
Yanli Ren,Yerong Li,Guorui Feng,Xinpeng Zhang
出处
期刊:IEEE Internet of Things Journal [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:9 (24): 24933-24948 被引量:22
标识
DOI:10.1109/jiot.2022.3194930
摘要

Federated learning (FL) is a distributed machine learning framework, which allows multiple users to collaboratively train and obtain a global model with high accuracy. Currently, FL is paid more attention by researchers and a growing number of protocols are proposed. This article first analyzes the security vulnerabilities of the VerifyNet and VeriFL protocols, and proposes a new aggregation protocol for FL. We use additive homomorphic encryption and double masking to simultaneously protect the user's local model and the aggregated global model while most of the existing protocols only consider the privacy of the local model. Also, linear homomorphic hash and digital signature are used to achieve traceable verification, which means the users can not only verify the aggregation results, but also be able to identify the wrong epoch if the results are wrong. In summary, our protocol can realize the privacy of the local model and global model and achieve verification traceability even if the cloud server colludes with malicious users. The experimental results show that the proposed protocol improves the security of FL without decreasing the efficiency of the users and classification accuracy of the training model.
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