体联网环境下的边缘智能协同隐私保护方案

作     者：张海超 李嘉坤 刘东 牛新征 ZHANG Hai-chao;LI Jia-kun;LIU Dong;NIU Xin-zheng

作者机构：四川公安厅科技信息化总队成都610015 电子科技大学信息与软件工程学院成都610054 电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731 

基　　金：四川省科技计划项目(2021YFS0391) 四川省重大科技专项(22DZX0046) 国家自然科学基金重点项目(61133016) 

出 版 物：《信息技术》 (Information Technology)

年 卷 期：2024年第48卷第8期

页      码：127-133,138页

摘      要：针对现存智能模型,如医疗领域的智能诊断模型等存在准确率低、普适性较差的问题,同时用户在使用体联网设备提供的服务过程中存在隐私泄漏风险的问题,文中结合边缘计算和联邦学习,提出了一种体联网环境下的边缘智能协同隐私保护方案。设计了一种基于云-边-端分层的联邦学习训练模型,综合准确率较高,并提出了面向边云模型传输的差分隐私算法,能以较低的准确率损失换取强有力的隐私保护效果。该方案使用乳腺癌数据集在全连接网络上的仿真测试中效果良好,实验验证了该方法对隐私保护具有有效性。

主 题 词：边缘计算 联邦学习 隐私保护 差分隐私 体联网 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.13274/j.cnki.hdzj.2024.08.019

馆 藏 号：203137852...