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跨机构联邦学习中的记录级个性化差分隐私研究

作者及机构
本研究的核心团队由多位学者组成：Junxu Liu（中国人民大学）、Jian Lou和Jinfei Liu（浙江大学）、Li Xiong（Emory University）以及Xiaofeng Meng（中国人民大学）。研究论文发表于2024年10月的*ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (CCS ’24)*，标题为《Cross-Silo Federated Learning with Record-Level Personalized Differential Privacy》。

学术背景
研究领域聚焦于隐私保护机器学习，具体涉及联邦学习（Federated Learning, FL）与差分隐私（Differential Privacy, DP）的结合。传统联邦学习通过分布式训练避免数据集中共享，但依然面临隐私泄露风险（如重构攻击或推断攻击）。现有差分隐私方案通常假设所有记录共享相同的隐私预算（privacy budget），而现实中用户对隐私的需求存在差异。因此，本研究提出记录级个性化差分隐私（Record-Level Personalized DP, RPDP），旨在为不同用户的数据提供定制化隐私保护，同时优化模型效用。

研究流程与方法
1. 问题定义与框架设计
- 目标：在跨机构联邦学习（Cross-Silo FL）中，为每条记录分配独立的隐私预算𝜀，并通过非均匀采样实现隐私成本与效用的平衡。
- 核心框架RPDP-FL：提出两阶段混合采样方案：
- 客户端级均匀采样：服务器以固定概率𝜆随机选择参与训练的客户端。
- 记录级非均匀采样：每个客户端根据记录的隐私预算𝜀，计算其采样概率𝑞，通过泊松采样（Poisson Sampling）选择数据子集。

1. 隐私分析与理论创新

   • 隐私放大效应：通过Rényi差分隐私（RDP）严格分析两阶段采样对隐私成本的放大作用，证明其优于传统单阶段采样。
     
   • 关键定理：推导记录级隐私成本的上界公式，揭示采样概率𝑞与隐私预算𝜀的非线性关系（如指数函数模型）。
     

2. 高效参数估计方法

   • 仿真-曲线拟合（Simulation-Curvefitting, SCF）策略：
     
     • 仿真阶段：通过数值模拟生成不同𝑞对应的隐私成本𝜀∗。
       
     • 曲线拟合阶段：建立𝑞与𝜀∗的数学模型（如𝜀∗ ≈ 𝑒𝑎𝑞+𝑏 + 𝑐），其拟合优度𝑅²超过99%。
       
   • 采样概率估计器：通过逆向函数𝐹(𝜀)直接计算给定𝜀对应的𝑞，避免传统二分搜索的高计算成本。
     

3. 实验验证

   • 数据集与任务：在Heart-Disease（医疗）、MNIST/CIFAR-10（图像分类）、SNLI（自然语言推理）上测试，涵盖IID与非IID数据分布。
     
   • 隐私偏好模拟：设计三种用户隐私分布场景（三分类、有界帕累托分布、混合高斯分布）。
     
   • 基线对比：与忽略个性化的传统DP-FL方案相比，RPDP-FL在相同隐私预算下提升模型准确率最高达15%。
     

主要结果
1. 理论贡献：
- 首次在联邦学习中实现记录级个性化隐私保护，填补了现有研究空白。
- 提出的SCF策略将采样概率计算复杂度从𝑂(𝑛 log 𝑛)降至𝑂(1)，效率提升显著。

1. 实验验证：
   
   • 在Heart-Disease数据集上，RPDP-FL在隐私预算𝜀=2时准确率达78.5%，比基线高12%。
     
   • 对高隐私需求用户（𝜀=0.1），其数据仍能以低采样概率（𝑞≈0.05）参与训练，隐私成本严格受控。
     

结论与价值
1. 科学意义：
- 为联邦学习中的个性化隐私保护提供了可证明安全的解决方案，扩展了DP理论在分布式场景的应用边界。
- 提出的两阶段采样框架和SCF策略可作为通用模块，适配其他隐私敏感任务（如医疗数据分析）。

1. 应用价值：
   
   • 支持用户自主选择隐私级别，适用于医疗、金融等对隐私要求差异显著的领域。
     
   • 开源实现（GitHub）为后续研究提供基准工具。
     

研究亮点
1. 创新性方法：
- 首个将记录级PDP与联邦学习结合的工作，解决了隐私预算分配和高效采样的双重挑战。
- SCF策略通过数学建模替代迭代搜索，显著提升计算效率。

1. 理论严密性：

   • 基于RDP的隐私分析严格量化了客户端采样对隐私放大的增益，优于传统(𝜀,𝛿)-DP框架。
     

2. 实验全面性：

   • 覆盖多模态数据和复杂隐私分布，验证了方案的普适性。
     

其他亮点
- 讨论了噪声与采样概率的权衡（如增大噪声可提高采样率），为实际部署提供调参指导。
- 提出隐私预算会计（Budget Accountant）模块，实时监控记录级隐私消耗，避免早期终止导致的模型偏差。

此研究通过理论创新与工程实践的结合，为隐私保护机器学习领域提供了重要参考。