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Fed-DFE: A decentralized function encryption-Based Privacy-Preserving Scheme for Federated Learning

Computers, Materials & Continua 2022年第4期71卷 1867-1886页

作者： Zhe Sun Jiyuan Feng Lihua Yin Zixu Zhang Ran Li Yu Hu Chongning Na Cyberspace Institute of Advanced Technology(CIAT) Guangzhou UniversityGuangzhouChina School of Electrical and Data Engineering University of Technology SydneySydneyAustralia Zhejiang Lab HangzhouChina

Federated learning is a distributed learning framework which trains global models by passing model parameters instead of raw ***,the training mechanism for passing model parameters is still threatened by gradient inversion,inference attacks,*** a lightweight encryption overhead,function encryption is a viable secure aggregation technique in federation learning,which is often used in combination with differential *** function encryption in federal learning still has the following problems:a)Traditional function encryption usually requires a trust third party(TTP)to assign the *** a TTP colludes with a server,the security aggregation mechanism can be compromised.b)When using differential privacy in combination with function encryption,the evaluation metrics of incentive mechanisms in the traditional federal learning become *** this paper,we propose a hybrid privacy-preserving scheme for federated learning,called ***,we present a decentralized multi-client function encryption *** replaces the TTP in traditional function encryption with an interactive key generation algorithm,avoiding the problem of ***,an embedded incentive mechanism is designed for function *** models the real parameters in federated learning and finds a balance between privacy preservation and model ***,we implemented a prototype of Fed-DFE and evaluated the performance of decentralized function encryption *** experimental results demonstrate the effectiveness and efficiency of our scheme.

关键词： decentralized function encryption incentive mechanism differential privacy federated learning

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