Efficiency-optimized Data Perturbation in Local Differentially Private Federated Learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Federated learning (FL) pours vitality into developing data-driven AI. However, there are still some challenges, such as balancing the security and efficiency in FL. Differential privacy is one of the dominant means in privacy-preserving machine learning. Local differential privacy (LDP) further realizes the confidentiality of the server by perturbing the transmitting parameters, which is naturally applicable for the decentralized FL. However, the current research exists the weaknesses of low communication efficiency and poor adaptability in complex deep learning models. In this work, we propose an efficiency-optimized LDP data perturbation mechanism (Adaptive-Harmony), which allows adaptive parameter range to reduce variance and improve model accuracy. Specifically, each client in each round adaptively selects perturbation parameters according to model training. Furthermore, only 1-bit data transmission for each dimension of the model parameters, thus significantly reducing the communication overhead. Theoretical analysis and proof have shown that Adaptive-Harmony holds the same asymptotic error bounds and convergence performance as advanced works but with minimal communication costs. An LDP-FL framework (Optimal LDP-FL) is also proposed, taking Adaptive-Harmony as the core. We also introduce a parameter shuffling in the Optimal LDP-FL, which avoids server tracking clients through the model parameters, thereby improving privacy levels without consuming the privacy budget. Comprehensive experiments on the MNIST and Fashion MNIST datasets show that the proposed method can significantly reduce computational and communication costs with the same level of privacy and model utility.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».