HEAFed：同态加密的高效通信异步联邦学习算法
HEAFed: homomorphic encryption-based communication-efficient asynchronous federated learning algorithm
1. 佳木斯大学 信息电子技术学院, 黑龙江 佳木斯 154007
2. 佳木斯大学 信息电子技术学院黑龙江省自主智能与信息处理重点实验室, 黑龙江 佳木斯 154007
3. 佳木斯市卫星导航技术与装备工程技术重点实验室, 黑龙江 佳木斯 154007
4. 佳木斯大学 科技处, 黑龙江 佳木斯 154007
摘要
联邦学习系统中，用户隐私数据易受到攻击者与半诚实服务器的窃取，同时在不稳定通信环境中存在训练准确率低、效率不足的问题。针对上述情况，提出了一种同态加密的高效通信异步联邦学习算法(HEAFed)。HEAFed算法首先利用中国剩余定理(CRT)对客户端的参数更新进行压缩；其次采用改进的Paillier算法对优化后的参数更新进行加密，保证用户隐私安全；再次，引入了参数调整的异步聚合算法，保证延迟客户端的训练成果也能被有效利用；最后实验在MNIST和CIFAR-10数据集上进行，结果表明，HEAFed算法在准确率和效率方面均优于传统隐私保护的联邦学习方法，且在不稳定通信环境中表现更为突出，相较于四种基线算法，准确率分别提高12.59% ~ 43.09%。
基金项目
黑龙江省高等学校基本科研业务费优秀创新团队建设项目(2023-KYYWF-0639)
佳木斯大学博士专项科研基金启动项目(JMSUBZ2022-12)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.08.0375
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第5期
发布历史
[2026-01-13] 优先出版
引用本文
王斌, 郑兵, 陈运. HEAFed：同态加密的高效通信异步联邦学习算法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (5). (2026-01-20). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.08.0375. (Wang Bin, Zheng Bing, Chen Yun. HEAFed: homomorphic encryption-based communication-efficient asynchronous federated learning algorithm [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (5). (2026-01-20). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.08.0375. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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