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Reliable and Privacy-Preserving Federated Learning with anomalous users

ZTE Communications 2023年第1期21卷 15-24页

作者： ZHANG Weiting LIANG Haotian XU Yuhua ZHANG Chuan Beijing Jiaotong University Beijing 100091China Beijing Institute of Technology Beijing 100081China

Recently,various privacy-preserving schemes have been proposed to resolve privacy issues in federated learning(FL).However,most of them ignore the fact that anomalous users holding low-quality data may reduce the accuracy of trained models.Although some existing works manage to solve this problem,they either lack privacy protection for users’sensitive information or introduce a two-cloud model that is difficult to find in reality.A reliable and privacy-preserving FL scheme named reliable and privacy-preserving federated learning(RPPFL)based on a single-cloud model is proposed.Specifically,inspired by the truth discovery technique,we design an approach to identify the user’s reliability and thereby decrease the impact of anomalous users.In addition,an additively homomorphic cryptosystem is utilized to provide comprehensive privacy preservation(user’s local gradient privacy and reliability privacy).We give rigorous theoretical analysis to show the security of RPPFL.Based on open datasets,we conduct extensive experiments to demonstrate that RPPEL compares favorably with existing works in terms of efficiency and accuracy.

关键词： federated learning anomalous user privacy preservation reliability homomorphic cryptosystem

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