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基于颗粒化梯度扰动的智能网联隐私保护方法研究: 收藏
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引用; 《无线电通信技术》2024年第4期50卷 704-712页; 作者：刘强段晓沛胡详文朱强曾子乔广州市南沙区房地产和住房保障服务中心广东广州511400 天津市政工程设计研究总院有限公司天津300041 华南理工大学土木与交通学院广东广州510641 广东工业大学自动化学院广东广州510006; 在智能网联交通系统中,联邦学习通过下发模型到智能网联路侧设施,在中心服务器的调度下完成分布式本地训练与全局聚合,提高交通数据隐私保护,但仍存在数据隐私泄露风险。攻击者根据路侧设施共享的模型参数,发起梯度泄露攻击,可复原路侧...; 在智能网联交通系统中,联邦学习通过下发模型到智能网联路侧设施,在中心服务器的调度下完成分布式本地训练与全局聚合,提高交通数据隐私保护,但仍存在数据隐私泄露风险。攻击者根据路侧设施共享的模型参数,发起梯度泄露攻击,可复原路侧设施的训练交通数据。基于差分隐私理论与信息熵理论,针对梯度泄露攻击,设计颗粒化梯度扰动防御方法,挑选Fisher信息值低的神经元,对梯度注入精心设计的拉普拉斯噪声,干扰攻击者基于上传梯度的数据复原。通过理论分析得出该防御方法满足差分隐私保护与训练收敛。实验结果表明,颗粒化梯度扰动方法有效防御梯度泄露攻击,同时保证训练精确度在90%以上,优于整体梯度扰动方法与随机梯度扰动方法。; 来源：详细信息评论

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