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FedMPS: 一种基于本地模型分割和稀疏化的鲁棒差分隐私联邦学习方法

主要作者与研究机构
这篇论文的主要作者是Danxin Wang、Yuyang Gao、Shanchen Pang*、Chen Zhang、Xiaoman Zhang和Ming Li。其中，Danxin Wang、Yuyang Gao、Shanchen Pang、Chen Zhang和Xiaoman Zhang来自中国石油大学（华东）青岛软件学院计算机科学与技术学院山东省智能油气工业软件重点实验室，而Ming Li则来自浪潮数据库技术有限公司（山东）。该研究发表在《IEEE Internet of Things Journal》上，时间为2021年8月。

学术背景
本研究的领域集中在工业物联网（IIoT, Industrial Internet of Things）中的数据隐私保护和机器学习应用。随着IIoT设备数量的快速增长，这些设备每天生成大量实时数据，如传感器读数、视频流和操作日志。这些数据的分析对于支持数据驱动决策至关重要，可以提高生产效率、实现预测性维护以减少停机时间、改进产品质量并增强工厂和系统的整体可靠性。然而，传统的集中式机器学习方法通常依赖于将数据聚合到中央服务器进行统一训练，这在IIoT中面临重大限制，包括巨大的通信和存储开销以及隐私泄露风险。

为了解决这些问题，联邦学习（FL, Federated Learning）被提出，它允许在不直接传输原始数据的情况下进行模型训练。尽管如此，传输模型参数仍可能泄露私密信息。为了进一步保护本地模型参数，引入了结合差分隐私（DP, Differential Privacy）的联邦学习（DPFL, Differential Privacy Federated Learning）。然而，在DPFL中添加噪声会严重影响模型性能，尤其是在非独立同分布（Non-IID, Non-Independent and Identically Distributed）的数据场景中。因此，如何在保护隐私的同时保持模型效用成为一个关键问题。

本研究旨在通过提出一种新的DPFL架构——FedMPS（Federated Learning with Model Partitioning and Sparsification），来解决上述挑战。FedMPS利用本地模型分割和稀疏化技术，在异构IIoT场景中实现更好的隐私-效用权衡。

研究流程
本研究主要包括以下步骤：

1. 系统模型设计
   研究采用标准的联邦学习架构，适用于IIoT场景，包括中央服务器、协同边缘节点和资源受限的数据采集设备。数据采集设备（如温度传感器、监控摄像头、巡逻无人机和装配线机器人）将收集的数据上传到可信的边缘节点。边缘节点具备足够的计算和通信资源，能够部署深度神经网络等模型，对本地数据进行训练，并将更新上传到中央服务器进行聚合。

2. 本地模型分割
   在本地训练阶段，模型被分为两部分：共享部分（Shared Partition）和私有部分（Private Partition）。共享部分主要用于提取输入数据特征，由卷积层组成；私有部分则负责分类任务，由线性层组成。共享部分参与全局聚合，而私有部分保留在客户端本地，避免受到噪声干扰。

3. 稀疏化处理
   在本地训练完成后，边缘节点对共享部分的模型更新进行稀疏化处理。具体来说，使用Top-k稀疏化方法，保留每层中更新值最大的k个参数，其余参数设置为零。这种方法减少了需要上传的参数数量，同时降低了噪声对模型的影响。

4. 差分隐私噪声添加
   在稀疏化后，边缘节点根据隐私预算向有效位置的参数矩阵添加高斯噪声。首先，对稀疏化后的模型更新进行裁剪，确保其范数不超过预设阈值c。然后，在选定的位置添加独立的高斯噪声N(0, (c²σ²/k))。

5. 全局模型聚合
   中央服务器接收所有参与节点的稀疏化和加噪后的共享部分更新，并对其进行加权平均以生成新的全局模型。新模型随后被重新分发给边缘节点，用于下一轮训练。

主要结果
研究通过在Fashion-MNIST、CIFAR-10和CIFAR-100三个公开数据集上的实验验证了FedMPS的有效性。实验结果表明：

1. 准确性提升
   在Fashion-MNIST数据集上，FedMPS相较于基线方法（如DP-FedAvg、Blur-LUS、FedSMP和FedDPA）的测试准确率提高了0.7%至3.5%。在更复杂的CIFAR-10数据集上，FedMPS的准确率提升了10.7%至21.2%。对于CIFAR-100数据集，FedMPS的表现尤为突出，即使在更大的模型复杂度下，仍能保持较高的准确性，而其他基线方法的准确率下降至5%以下。

2. 收敛速度加快
   FedMPS在所有数据集上均表现出更快的收敛速度。例如，在CIFAR-10数据集上，当所有边缘节点参与每轮训练时，模型在20轮内即可收敛；而在仅有一个节点参与的情况下，基线方法需要超过250轮才能达到相似效果。

3. 隐私-效用权衡优化
   在不同的隐私预算（ϵ=2, 4, 6）下，FedMPS始终优于基线方法。例如，在CIFAR-10数据集上，当ϵ=2时，FedMPS的准确率比DP-FedAvg高出20.3%至25.7%。此外，随着隐私预算减小（即更强的隐私保护需求），FedMPS的优势更加明显。

4. 消融实验
   消融实验进一步验证了模型分割和稀疏化技术的有效性。单独使用模型分割技术可显著提高准确性（提升22%），但对噪声的鲁棒性不足；单独使用稀疏化技术则能增强模型的鲁棒性（提升5%）。结合两种技术后，FedMPS在保持强隐私保护的同时实现了更高的准确性。

结论与意义
本研究提出的FedMPS方法在异构IIoT场景中实现了更好的隐私-效用权衡。通过将本地模型分为共享和私有部分，并结合稀疏化技术，FedMPS有效减轻了噪声对模型性能的负面影响，同时保持了强大的隐私保护能力。研究还表明，FedMPS在非IID数据场景中表现优异，解决了异构数据带来的挑战。

从科学价值来看，FedMPS提供了一种新颖的DPFL架构，为未来的研究提供了理论和实践基础。从应用价值来看，该方法特别适合需要严格隐私保护的IIoT应用场景，如智能制造、故障检测和设备监控。

研究亮点
1. 提出了一种结合模型分割和稀疏化的新型DPFL架构（FedMPS）。
2. 在非IID数据场景中表现出色，解决了传统方法在异构数据下的性能退化问题。
3. 实现了更好的隐私-效用权衡，尤其在低隐私预算下表现突出。
4. 创新性地将稀疏化技术应用于差分隐私噪声的缓解，显著提高了模型的鲁棒性。

其他有价值内容
研究还探讨了不同压缩率和选择客户端数量对模型性能的影响，为实际应用中的参数调优提供了指导。