异构数据的差分隐私个性化联邦学习方案
Differential privacy-based personalized federated learning for heterogeneous data
1. 西安邮电大学 网络空间安全学院, 西安 710121
2. 西安邮电大学无线网络安全技术国家工程研究中心, 西安 710121
3. 西安文理学院 信息工程学院, 西安 710065
摘要
针对联邦学习中数据异构性导致性能退化和隐私泄露风险并存的问题，旨在设计一种既能保护隐私又能适应异构数据的个性化联邦学习方案。提出差分隐私个性化联邦学习框架DP-PFL，主要包括：1)自适应差分隐私梯度扰动机制，根据训练进度动态衰减噪声强度，并按梯度分量重要性差异化分配噪声；2)基于元学习的个性化训练策略，通过优化全局初始化参数和自适应模型混合实现快速本地适应；3)多层级隐私防御体系，结合了贝叶斯不确定性增强、温度缩放和输出噪声注入。理论证明DP-PFL满足(ε，δ)-差分隐私约束且保持O(1/√T)收敛速率。在MNIST、CIFAR-10数据集上的实验表明，DP-PFL在α=0.1的高异构场景下分别达到85.5%和74.2%的准确率；对成员推断、属性推断和梯度反演攻击的防御成功率分别为54.6%、51.5%和PSNR=6.8dB，对比基线平均提升10.2%。DP-PFL在严格隐私保护约束下实现了异构数据的有效个性化学习，为联邦学习的安全部署提供了理论支撑和实践指导。
基金项目
国家密码科学基金资助项目(2025NCSF02037)
国家自然科学基金资助项目(62072369)
陕西省重点研发计划基金资助项目(2020ZDLGY08-04)
陕西省创新能力支持计划基金资助项目(2020KJXX-052)
陕西省自然科学基金一般项目(2024JC-YBMS-545,2024JC-YBMS-557)
陕西省高校青年创新团队(23JP160)
西安市科技计划项目(23KGDW0018-2023)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0411
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第6期
发布历史
[2026-02-25] 优先出版
引用本文
侯俊康, 郭瑞, 张应辉, 等. 异构数据的差分隐私个性化联邦学习方案 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0411. (Hou Junkang, Guo Rui, Zhang Yinghui, et al. Differential privacy-based personalized federated learning for heterogeneous data [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0411. )
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。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
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