摘要

本文介绍了一种基于量化的隐私保护分布式学习技术，旨在解决机器学习模型训练中的数据保护问题。该技术通过结合随机量化和多哈希数据表示（Hash-Comb）来保护训练数据和机器学习模型参数的隐私，确保符合监管要求。实验结果表明，该方法在保持模型准确性的同时，提供了强大的隐私保护。

原理

该技术通过量化和随机化处理训练数据和模型参数，使用Hash-Comb方法进行多哈希数据表示，从而在分布式学习环境中实现差分隐私。量化过程中引入的随机噪声确保了数据的隐私性，而多哈希表示则进一步增强了数据的保密性。此外，该方法的超级参数可以通过标准的安全多方计算协议共享，确保了整个学习过程的合规性。

流程

在分布式学习环境中，每个节点在每一轮通信中对本地模型参数进行量化和编码，然后将编码后的参数发送到中央单元进行平均。具体步骤包括：1) 协商量化范围和可能的量化级别数量；2) 随机选择要应用于采样数据值的量化级别；3) 计算采样数据点的量化图像。通过这种方式，每个数据点在采样中对应于多个量化值，从而在保持数据隐私的同时，允许计算一个准确的全局模型。

应用

该技术适用于任何机器学习架构的分布式训练，无论是在传输中还是在静止状态下，都能保护参数和数据的机密性。由于其高效性和易于实施的特点，该方法有望在需要高度隐私保护的机器学习应用中得到广泛应用，特别是在涉及个人数据处理的场景中。