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1. 联邦学习中的隐私保护技术研究综述

王腾, 霍峥, 黄亚鑫, 范艺琳

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (2): 437-449. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021122072

摘要（1628）

HTML （161）

PDF （2014KB）（1259）

近年来，联邦学习成为解决机器学习中数据孤岛与隐私泄露问题的新思路。联邦学习架构不需要多方共享数据资源，只要参与方在本地数据上训练局部模型，并周期性地将参数上传至服务器来更新全局模型，就可以获得在大规模全局数据上建立的机器学习模型。联邦学习架构具有数据隐私保护的特质，是未来大规模数据机器学习的新方案。然而，该架构的参数交互方式可能导致数据隐私泄露。目前，研究如何加强联邦学习架构中的隐私保护机制已经成为新的热点。从联邦学习中存在的隐私泄露问题出发，探讨了联邦学习中的攻击模型与敏感信息泄露途径，并重点综述了联邦学习中的几类隐私保护技术：以差分隐私为基础的隐私保护技术、以同态加密为基础的隐私保护技术、以安全多方计算（SMC）为基础的隐私保护技术。最后，探讨了联邦学习中隐私保护中的若干关键问题，并展望了未来研究方向。

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2. 满足本地化差分隐私的众包位置数据采集

霍峥, 张坤, 贺萍, 武彦斌

计算机应用 2019, 39 (3): 763-768. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018071541

摘要（655）

PDF （922KB）（418）

针对位置数据众包采集中个人位置隐私泄露的问题，提出了一种满足本地化差分隐私的位置数据众包采集方法。首先，使用逐点插入法构造维诺图，对路网空间进行分割；然后，采用满足本地化差分隐私的随机扰动的方式对每个维诺格中的位置数据进行扰动；再次，设计了一种在扰动数据集上进行空间范围查询的方法，获得对真实结果的无偏估计；最后，在空间范围查询下进行了实验验证，并与保护隐私的轨迹数据采集（PTDC）算法进行了对比，算法查询误差率最坏不超过40%，最好情况在20%以下，运行时间在8 s以内，在隐私保护度高于PTDC算法的前提下，上述参数优于PTDC算法。

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3. 基于语义位置保护的轨迹隐私保护的 k-CS算法

霍峥, 崔洪雷, 贺萍

计算机应用 2018, 38 (1): 182-187. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071676

摘要（505）

PDF （986KB）（360）

针对轨迹数据隐私保护算法数据可用性低及易受语义位置攻击和最大运行速度攻击等问题，提出了一种在路网环境中基于语义轨迹的隐私保护算法—— k-CS算法。首先，提出了两种路网环境中针对轨迹数据的攻击模型；然后，将路网环境中基于语义轨迹的隐私问题定义为 k-CS匿名问题，并证明了该问题是一个NP难问题；最后，提出了一种基于图上顶点聚类的近似算法将图上的顶点进行匿名，将语义位置由相应的匿名区域取代。实验对所提算法和轨迹隐私保护经典算法（ k，δ）-anonymity进行了对比，实验结果表明： k-CS算法在数据可用性、查询误差率、运行时间等方面优于（ k，δ）-anonymity算法；平均信息丢失率比（ k，δ）-anonymity算法降低了20%左右；算法运行时间比（ k，δ）-anonymity算法减少近10%。

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4. PTDC:路网环境中感知隐私的轨迹数据采集技术

霍峥, 王卫红, 曹玉辉

计算机应用 2017, 37 (9): 2567-2571. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2567

摘要（639）

PDF （1006KB）（425）

针对路网环境中移动对象轨迹隐私泄露以及语义位置同质性攻击等问题，提出了一种路网环境中感知隐私的轨迹数据采集（PTDC）算法。首先，通过兴趣位置（POI）访问人次的信息墒计算路网中POI的敏感性；其次，根据顶点间敏感性和距离的混合差距，定义了θ-边权，并建立路网空间的图模型、定义了k-θ-D匿名模型以抵御语义位置同质性攻击；最后，以无向图的广度优先遍历为基础，设计了满足POI语义差异性的匿名算法，将用户的敏感采样位置用匿名区域取代，并衡量了PTDC算法处理后数据的可用性。通过实验对PTDC算法进行了验证，并和自由空间中的基于语义位置的隐私保护算法——YCWA进行了比对。理论上讲，YCWA算法的隐私保护度低于PTDC算法。实验表明，PTDC算法的信息丢失率平均在15%左右，空间范围查询误差平均在12%左右，略逊于YCWA算法；然而，PTDC算法的运行时间在5 s以内，远远优于YCWA算法，可满足实时在线数据采集的需求。

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5. PTDC: 一种路网环境中感知隐私的轨迹数据采集技术

霍峥王卫红曹玉辉

录用日期: 2017-05-03

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6. 联邦学习中的隐私保护技术研究综述

王腾霍峥黄亚鑫范艺琳