[发明专利]一种联邦学习系统中的快速Paillier加密方法在审

专利信息
申请号: 202210527155.5 申请日: 2022-05-16
公开(公告)号: CN114978495A 公开(公告)日: 2022-08-30
发明(设计)人: 张兰;檀俊滔;徐洁馨;宋红梅 申请(专利权)人: 中国科学技术大学;招商银行股份有限公司
主分类号: H04L9/08 分类号: H04L9/08;H04L9/00
代理公司: 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 代理人: 郑立明;付久春
地址: 230026 安*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 一种 联邦 学习 系统 中的 快速 paillier 加密 方法
【说明书】:

发明公开了一种联邦学习系统中的快速Paillier加密方法,包括:步骤1,离线得出以模幂运算密态零集合:在训练协议离线阶段,联邦学习系统各参与方根据自身对应训练任务确定自身加密任务总次数,各参与在本地用公钥以模幂运算生成与自身加密任务总次数对应数量的密态零组成密态零集合;步骤2,利用离线得出的密态零集合以模乘运算在线加密:在训练协议在线阶段,各参与方每次对明文执行Paillier加密时,均从该参与方生成的密态零集合中随机选一个密态零以模乘运算进行本次Paillier加密操作,并在密态零集合去除本次所选密态零。该方法能减少在线阶段加密运算时间开销,有效提升联邦学习训练协议在线阶段运行效率。

技术领域

本发明涉及数据安全领域,尤其涉及一种联邦学习系统中的快速Paillier加密方法。

背景技术

近些年来,随着对个人数据隐私的监管愈发严格,都强调保护个人数据隐私的重要性,限制隐私数据的粗放式流通共享。因此,很多传统的基于收集大量用户数据于云计算中心来集中式训练机器学习模型的应用将受到很大限制,各个企业和机构所掌握的数据转变成一个个数据孤岛,彼此之间不能互相流通,导致大数据无法充分发挥其效能和价值。在这种背景下,联邦学习技术应用而生。联邦学习是一种分布式机器学习的新范式,其通过交换模型参数、梯度或者其它中间计算值来训练全局机器学习模型,从而避免各参与方之间直接交互隐私训练数据。这不仅能实现各参与方样本数量和特征维度的有效扩充,提升各参与方本地模型性能,而且能保护各参与方的数据隐私,真正做到了数据可用不可见。进一步,为保护联邦学习训练过程中传递的中间信息的隐私,如在横向联邦学习中,参与方和中心服务器之间会传递模型参数或梯度,在纵向联邦学习中参与方之间会传递残差、梯度、海森矩阵等信息,Paillier同态加密算法被广泛使用。

Paillier加密算法(概率公钥加密算法)是一种非对称式且满足加法同态性质的加密算法,同传统的公钥加密算法相比,其支持在密文域上执行算术运算,并且保证密文域上的运算结果解密后同明文域上的计算结果相同。基于这种加法同态性质,Paillier加密算法被广泛应用在很多实际联邦学习系统中,用以加密联邦学习中所传递的中间信息从而避免信息接收方推断出隐私信息,进一步提升联邦学习系统的安全性,保护训练数据的隐私。

在现有基准Paillier加密算法中,针对每个加密任务都需要生成一个随机数并执行模幂运算。当加密任务数量较少时,加密时间开销仍可以接受,但对于联邦学习这类迭代式的机器学习系统来说,加密任务数量会随着迭代轮次的增加而不断增多,导致Paillier加密算法的时间开销成为整个联邦学习系统运行效率的瓶颈。

有鉴于此,特提出本发明。

发明内容

本发明的目的是提供了一种联邦学习系统中的快速Paillier加密方法,能在保证同基准Paillier加密算法相同安全性的前提下,减少训练协议在线阶段的加密运算开销,提升整个联邦学习系统的运行效率,进而解决现有技术中存在的上述技术问题。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的:

本发明实施方式一种联邦学习系统中的快速Paillier加密方法,包括:

步骤1,离线以模幂运算得出密态零集合:联邦学习系统启动模型训练之前的训练协议离线阶段,联邦学习系统的各参与方根据自身的对应训练任务确定自身加密任务总次数,各参与在本地使用公钥以模幂运算生成与自身加密任务总次数对应数量的密态零组成密态零集合;

步骤2,利用离线得出的密态零集合以模乘运算进行在线加密:各参与方启动在线阶段联邦学习训练协议进入训练协议在线阶段进行联邦学习训练,各参与方每次需要对明文执行一次Paillier加密操作时,均从所述步骤1中该参与方生成的密态零集合中随机选择一个密态零以模乘运算进行本次Paillier加密操作,并在所述密态零集合中去除本次所选择的密态零。

与现有技术相比,本发明所提供的联邦学习系统中的快速Paillier加密方法,其有益效果包括:

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