大数据

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纵向联邦线性模型在线推理过程成员推断攻击的隐私保护研究

尹虹舒,周旭华,周文君   

  1. 中国电信股份有限公司研究院,安全技术研究所,上海 201315

  • 作者简介:尹虹舒(1993—),女,硕士研究生,中国电信股份有限公司研究院安全技术研究所,中级工程师,安全技术研究员,主要研究方向为数据安全、信息安全等。 周旭华(1983—),男,博士研究生,中国电信股份有限公司研究院,安全技术研究员,主要研究方向为隐私保护计算、密码学、数据安全等。 周文君(1980—),女,硕士研究生,中国电信股份有限公司研究院,安全技术研究员,主要研究方向为数据安全、系统与应用安全等。

 Research on Privacy Preservation of Member Inference Attacks in Online Inference Process for Vertical Federated Learning Linear Model

YIN Hongshu, ZHOU Xuhua, ZHOU Wenjun   

  1. Security Technology Research Division, Research Institute of China Telecom Corporation Limited, Shanghai 201315, China

摘要:

随着大数据的发展以及数据安全相关法规的出台,数据孤岛现象愈发严重,出于用户隐私保护重要性的考虑,联邦学习技术作为解决该问题的有效方法之一越来越受到重视。在纵向联邦学习中,在线推理阶段需要多个数据方参与计算,当前的主流实现并未考虑该过程中对数据标识的保护,从而容易造成用户隐私的泄露。针对此问题,本文提出一种适用于纵向联邦线性模型在线推理过程中成员推断攻击的隐私保护方法,进而增强纵向联邦学习在线推理阶段用户隐私的安全性。

关键词: 联邦学习, 纵向联邦线性模型, 在线推理, 部分同态加密, 数据盲化

Abstract:

With the development of big data and the introduction of data security regulations, the phenomenon of data isolation is becoming more and more serious. Considering the importance of user privacy preservation, federated learning technology as one of the effective methods to solve this problem has been paid more and more attention. In vertical federated learning, the online inference stage requires multiple data parties to participate in the calculation, and the current mainstream implementations do not consider the protection of data identification in this process, which easily leads to the disclosure of user privacy. Aiming at this problem, this paper proposes a privacy preservation method suitable for member inference attacks in vertical federated linear model online inference process, to enhance the security of user privacy in the stage of vertical federated learning online inference.

Key words:

">  , federated learning, vertical federated learning linear model, online inference, partial homomorphic encryption, data masking

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