面向客户端异构性的双重自适应差分隐私联邦学习方法
Dual-adaptive differential privacy federated learning method for client heterogeneity
1. 延安大学 数学与计算机科学学院, 陕西 延安 716000
2. 陕西师范大学 人工智能与计算机学院, 西安 710062
摘要
针对联邦学习中客户端在数据规模、数据分布及梯度特征等方面存在的异构性问题，传统差分隐私方法由于采用固定噪声注入和静态隐私预算分配，难以兼顾模型效用与隐私保护。为此，提出一种面向客户端异构性的双重自适应差分隐私联邦学习框架CADA-DP。该框架结合梯度感知的自适应高斯噪声机制与客户端感知的隐私预算分配策略，可根据客户端历史训练状态动态调整噪声强度和隐私预算，从而缓解异构数据分布引起的训练不稳定性。在每轮训练中，系统基于上一轮客户端已裁剪并加噪上传的历史更新，利用指数滑动平均估计梯度变化，并据此调整本轮噪声注入与预算分配，随后客户端对本地梯度进行裁剪、加噪并上传至服务器聚合。MNIST、FMNIST和CIFAR-10上的实验结果表明，在统一训练配置和隐私核算条件下，该框架能够获得更低的累计隐私损失和更高的分类精度，在基于预测熵的成员推断攻击设置下，攻击指标接近随机猜测水平，并具有良好的稳定性与鲁棒性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(12561065)
陕西省教育厅一般专项(24JK0723)
延安市青年人才托举(YAU202506703)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.06.0178
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2027年第44卷 第2期
发布历史
[2026-10-23] 优先出版
引用本文
刘翼, 李欣怡, 陈新庄, 等. 面向客户端异构性的双重自适应差分隐私联邦学习方法 [J]. 计算机应用研究, 2027, 44 (2). (2026-10-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.06.0178. (Liu Yi, Li Xinyi, Chen Xinzhuang, et al. Dual-adaptive differential privacy federated learning method for client heterogeneity [J]. Application Research of Computers, 2027, 44 (2). (2026-10-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.06.0178. )
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
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