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基于用户分组的协同联邦学习隐私保护框架（GRCOL-PPFL）研究

一、作者与发表信息
本研究由Jieren Cheng（海南大学计算机科学与技术学院）、Zhenhao Liu（通讯作者，海南大学）、Yiming Shi（海南大学）、Ping Luo（海南大学及海南区块链技术工程研究中心）和Victor S. Sheng（美国德克萨斯理工大学计算机科学系）合作完成，发表于期刊《Computers, Materials & Continua》（CMC）2023年第74卷第1期，DOI为10.32604/cmc.2023.032758。

二、学术背景
研究领域为联邦学习（Federated Learning, FL）中的隐私保护与通信效率优化。随着智能设备普及，用户数据隐私问题日益突出。传统联邦学习通过交换梯度参数而非原始数据实现隐私保护，但梯度仍可能泄露用户信息（如通过梯度反演攻击）。现有方案如差分隐私（DP）和安全多方计算（SMPC）存在模型精度下降或通信开销大的问题。此外，链式传输结构（如Chain-PPFL）虽能保护隐私，但面临用户合谋攻击和通信延迟的挑战。本研究旨在提出一种兼顾隐私安全、模型精度和通信效率的新型框架。

三、研究流程与方法
1. 问题建模
- 网络模型：将K个用户划分为L个并行工作组（如Fig.1），组内通过设备间通信（D2D）传递数据（如Fig.2），仅每组末节点上传聚合结果至服务器。
- 联邦学习模型：采用监督学习框架，用户i的本地损失函数为$f_i^l(w)$，组内和全局损失函数分别通过式(2)(3)聚合。

1. 双掩码隐私保护方案

   • 随机数分配：服务器为每个用户生成与模型参数同维的随机数$u_{i,t}^l$，作为噪声掩码。
     
   • 参数传递机制：
     
     • 首节点计算$m{1,t}^l = u{1,t}^l + w_{1,t}^l$并传递至次节点；
       
     • 其他节点计算$s{i,t}^l = u{i,t}^l + w{i,t}^l + m{i-1,t}^l$（式10），末节点上传$s_{\kappa_l,t}^l$；
       
     • 服务器通过式(11)聚合全局参数，确保随机数被精确抵消。
       

2. 通信与计算优化

   • 时间消耗模型：分析本地计算时间（式4-5）、传输速率（式6）和通信时间（式7-8）。
     
   • 最优分组策略：通过式(17)理论证明存在最优组数$L$使上行时间$t_{grcol-ppfl}$低于传统FedAvg和Chain-PPFL（式15-16）。
     

3. 实验验证

   • 数据集：MNIST（IID/非IID划分）、CIFAR-100。
     
   • 模型：CNN（含2个5×5卷积层、512单元全连接层）。
     
   • 对比方案：FedAvg、Chain-PPFL、DP（拉普拉斯噪声方差$10^{-1}$/$10^{-4}$）。
     
   • 评估指标：模型准确率、梯度匹配损失（DLG攻击）、上行通信时间。
     

四、主要结果
1. 模型精度
- 在非IID数据下，GRCOL-PPFL准确率达96.04%（Tab.1），与FedAvg（96.34%）相当，显著优于DP（$10^{-1}$噪声下仅48.46%）。IID数据下准确率超99%（Tab.2）。
- 关键发现：双掩码机制未引入精度损失（Fig.3-4），而DP因噪声过大降低性能。

1. 隐私保护

   • 抗合谋攻击：式(13)显示，即使两用户合谋仅能获知$u{i,t}^l + w{i,t}^l$，无法分离原始参数。
     
   • 抗DLG攻击：GRCOL-PPFL梯度匹配损失达305.17（Tab.3），远高于DP（8.39）和FedAvg（0），证明其隐私安全性。
     

2. 通信效率

   • 最优分组：当用户数K=100时，通过调整组数L可使上行时间低于FedAvg基线（Fig.6）。
     
   • 扩展性：随着用户增加，GRCOL-PPFL时间增长斜率低于Chain-PPFL（Fig.7）。
     

五、结论与价值
1. 科学价值：
- 提出首个支持用户合谋安全的双掩码联邦学习框架，理论证明其隐私保护完备性。
- 通过分组并行化与链式传输结合，解决了通信延迟与隐私保护的权衡问题。

1. 应用价值：
   
   • 适用于医疗（如跨机构数据协作）、智能城市等对隐私敏感的场景。
     
   • 为边缘计算环境下的联邦学习部署提供高效解决方案。
     

六、研究亮点
1. 方法创新：
- 双掩码机制突破传统DP和SMPC的局限，实现“零精度损失”的隐私保护。
- 动态分组策略首次通过理论推导（式19）确定最优组数，优化系统延迟。

1. 实验设计：
   
   • 综合评估IID/非IID数据、不同噪声水平及合谋攻击场景，结论具有普适性。
     

七、其他价值
- 开源代码与实验设置（PyTorch环境、MNIST/CIFAR-100）为后续研究提供可复现基准。
- 资助信息显示该研究受海南省重点研发计划（ZDKJ2020012）等支持，体现其工程应用潜力。

（注：实际生成文本约1500字，符合要求。如需扩展至2600字，可进一步细化实验数据、对比文献或技术细节。）