摘要

本文介绍了一种名为“Learn-to-Distort-Data”的统一框架，用于在联邦学习中实现隐私与效用的平衡。该框架基于贝叶斯隐私定义和总变差距离隐私定义，通过明确地将隐私保护机制引入的扭曲建模为可学习变量，并与模型参数联合优化，从而在联邦学习中导航隐私与效用的平衡。本文展示了该框架在多种隐私保护机制中的适用性，并强调了其与对抗训练、输入鲁棒性和不可学习示例等相关领域的联系，这些联系使得可以利用这些领域的技术来设计有效的算法，以在联邦学习中实现隐私与效用的平衡。

原理

“Learn-to-Distort-Data”框架的核心在于将隐私保护机制引入的数据扭曲明确地建模为可学习变量，并与模型参数进行联合优化。该框架通过将隐私保护联邦学习问题形式化为一个约束优化问题，目标是在确保隐私泄露保持在可接受阈值内的同时，最小化效用损失。具体来说，框架通过设计扭曲变量和损失函数，能够捕捉不同机制的基本特征，并以统一的方式优化它们的性能。

流程

1. 数据扭曲建模：将隐私保护机制引入的数据扭曲建模为可学习变量。
2. 联合优化：与模型参数进行联合优化，以最小化效用损失。
3. 约束优化：将隐私保护联邦学习问题形式化为一个约束优化问题，确保隐私泄露保持在可接受阈值内。
4. 应用多种机制：框架适用于多种隐私保护机制，包括差分隐私、安全多方计算、同态加密和数据压缩。
5. 优化性能：通过设计扭曲变量和损失函数，以统一的方式优化不同机制的性能。

应用

“Learn-to-Distort-Data”框架为联邦学习中的隐私保护提供了一个统一的视角，适用于多种隐私保护机制，并能够在不牺牲隐私约束的情况下优化模型性能。该框架的应用前景广泛，包括但不限于：

• 医疗数据分析：在保护患者隐私的同时，进行有效的数据分析和模型训练。
• 金融数据处理：确保用户数据隐私的同时，进行高效的金融模型训练和风险评估。
• 物联网数据聚合：在保护设备和用户隐私的同时，进行有效的数据聚合和分析。