【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习、分布式计算、数据隐私保护以及网络安全领域。特别涉及一种基于联邦学习的隐私保护型大型模型训练与部署方法。
技术介绍
1、随着大数据和人工智能技术的飞速发展，机器学习模型，尤其是大型模型，在处理复杂数据分析任务中展现出了显著的性能优势。这些模型通常需要大量数据进行训练，但数据集中往往包含敏感信息，如个人身份信息、健康记录或财务数据等。传统的集中式训练方法将数据汇集在单一位置，存在隐私泄露的风险，这限制了机器学习技术在数据敏感领域的应用。
2、为了解决这一问题，联邦学习作为一种新兴的分布式学习方法被提出。在联邦学习框架下，多个参与者协同训练模型，同时保持数据的本地化，避免了数据的集中共享。尽管如此，现有的联邦学习方法在处理大型模型时面临诸多挑战，包括数据隐私保护、模型性能优化、系统安全性等。此外，由于数据分布的不均匀性和领域差异性，现有方法在跨领域知识迁移和模型泛化能力上仍存在局限。
3、本专利技术的目的是提出一种改进的联邦学习方法，特别适用于大型模型的训练与部署，能够在不牺牲数据隐私的前提下，提高模型的训练效率和性能，同时增强模型的跨领域应用能力。通过引入隐私保护增强技术、跨领域知识迁移框架和自动化差分隐私调参工具等创新机制，本专利技术旨在克服现有技术的不足，为数据隐私保护和机器学习模型的广泛应用提供一种有效的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决分布式数据环境中的数据隐私保护问题，并提升大型机器学习模型的性能和安全性。本专
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
3、步骤一：中心服务器初始化一个预训练的大型模型；
4、步骤二：中心服务器将预训练的大型模型加密后分发给各个参与联邦学习的客户端；
5、步骤三：客户端使用本地数据和合成数据对模型进行个性化微调，生成更新；
6、步骤四：客户端的隐私保护层对更新进行处理，包括数据扰动和加密；
7、步骤五：中心服务器收集加密的更新，使用安全的聚合算法更新全局模型；
8、步骤六：智能合约系统验证聚合的有效性，并将更新记录在区块链上；
9、步骤七：实时性能监控系统评估模型性能，并进行必要的优化；
10、步骤八：中心服务器将更新后的模型下发至客户端，客户端解密并应用更新。
11、优选的，所述的隐私保护层包括以下子单元及其运转流程如下：
12、1)数据敏感度评估单元，其运转流程包括：接收客户端提供的本地数据集；利用预定义的特征集和敏感度评分系统，对数据集中的每个数据点进行评分，该评分系统基于数据点的特征与已知敏感信息的相似度；根据评分结果，将数据点分类为不同的敏感度等级；
13、2)风险分析单元，其运转流程包括：接收来自数据敏感度评估单元的数据敏感度评分；采用统计分析和机器学习技术，预测数据在模型训练过程中可能遇到的隐私风险，包括成员推断攻击和数据重识别风险；根据预测结果，评估隐私风险级别，并为每个数据点或数据集生成风险报告；
14、3)策略生成单元，其运转流程包括：接收来自风险分析单元的风险报告；根据风险报告中的隐私风险级别，自动选择一个预定义的隐私保护策略库中的策略，该策略库包含多种隐私保护技术，如随机扰动、同态加密、安全多方计算等；调整所选策略的参数以适应数据的敏感度和风险级别，生成最终的隐私保护策略；将生成的隐私保护策略应用于客户端的数据集，确保在模型训练前对数据进行适当的处理；
15、4)隐私保护策略应用单元，其运转流程包括：接收来自策略生成单元的隐私保护策略；对客户端的本地数据集执行策略中定义的操作，如向数据添加噪声、实施数据扰动或执行加密操作；确保处理后的数据集既满足隐私保护要求，又能够用于有效的模型训练；将处理后的数据集用于本地模型训练，并生成包含隐私保护的模型更新；
16、5)通信加密单元，其运转流程包括：在客户端生成模型更新后，使用安全的加密算法对更新内容进行加密；将加密后的更新发送至中心服务器，确保在数据传输过程中防止未授权访问；在中心服务器端执行解密操作，以便于进行后续的模型更新聚合；
17、6)更新审计单元，其运转流程包括：接收来自客户端的加密模型更新；利用智能合约系统验证更新的有效性，包括更新的来源、完整性和隐私保护合规性；记录验证通过的更新到区块链，为模型更新提供透明的审计追踪；
18、数据敏感度评估单元首先对客户端的本地数据集进行敏感度评分，识别敏感信息；风险分析单元接着使用这些评分来预测隐私风险，生成风险评估报告；策略生成单元根据风险评估报告，从预定义策略库中自动选择并调整最合适的隐私保护策略；隐私保护策略应用单元执行所选策略，对数据进行必要的扰动或加密，以保护隐私同时保留数据的实用性；随后，通信加密单元对模型更新进行加密，保障其在传输过程中的安全；最终，更新审计单元在中心服务器端验证这些加密的更新，并利用智能合约系统确保它们的合法性与完整性，通过区块链技术为整个更新过程提供不可篡改的审计追踪；整个隐私保护层的设计形成了一个闭环系统，每个子单元的输出都是下一个单元的输入，通过连续的处理链和反馈机制，实现了对数据隐私的严格保护，同时优化了联邦学习过程中的模型性能；
19、本专利技术的核心之一是自适应隐私保护层，该层能够根据数据的敏感度动态调整隐私保护策略。数据敏感度评估单元使用先进的机器学习算法，如支持向量机(svm)或深度神经网络(dnn)，分析数据点的特征与已知敏感信息的相似度，生成敏感度评分。风险分析单元采用统计分析方法，如卡方检验或fisher精确检验，预测数据在训练过程中可能遇到的隐私风险，如成员推断攻击。策略生成单元根据风险评估结果，自动从预定义的隐私保护策略库中选择最合适的策略，如随机扰动、同态加密、安全多方计算等。
20、优选的，其中模型鲁棒性增强算法的运转流程具体包括：
21、为了提高模型的鲁棒性，本专利技术提出了一种模型鲁棒性增强算法。模型鲁棒性增强算法是本专利技术的关键组成部分，旨在提高大型模型在联邦学习环境中的稳定性和安全性。该算法通过两个主要单元来实现：异常值检测单元和对抗性样本生成单元；
22、1)异常值检测单元：该单元的目的是在模型训练之前，识别并处理训练数据中的异常值，以防止这些异常值对模型训练过程产生不良影响。异常值检测单元采用两种主要的统计方法来识别异常值：
23、z-score方法：该方法计算每个数据点与数据集均值的偏差程度，并通过z-score来衡量。数据点的z-score是其与均值的差除以标准差。异常值检测单元设置一个阈值，如1.5或3，任何z-score超过该阈值的数据点都被认为是异常值；
24、iqr方法：该方法使用四分位数范围(iqr)来识别异常值。首先计算第一四分位数(q1)和第三四分位数(q3)，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于联邦学习的隐私保护型大型模型训练与部署方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于联邦学习的隐私保护型大型模型训练与部署方法，其特征在于，步骤四中所述的隐私保护层包括以下子单元及其运转流程如下：
3.如权利要求1所述的一种基于联邦学习的隐私保护型大型模型训练与部署方法，其特征在于，其中模型鲁棒性增强算法的运转流程具体包括：
4.如权利要求1所述的一种基于联邦学习的隐私保护型大型模型训练与部署方法，其特征在于，步骤六中所述的智能合约系统包括以下子单元及其运转流程如下：
5.如权利要求1所述的一种基于联邦学习的隐私保护型大型模型训练与部署方法，其特征在于，步骤七中所述的实时性能监控系统的具体运转流程如下：
6.如权利要求1所述的一种基于联邦学习的隐私保护型大型模型训练与部署方法，其特征在于，其中模型可解释性增强模块的运转流程如下：
7.如权利要求1所述的一种基于联邦学习的隐私保护型大型模型训练与部署方法，其特征在于，解决数据分布不均和领域差距问题的跨领域知识迁移框架具体包括：>
8.如权利要求1所述的一种基于联邦学习的隐私保护型大型模型训练与部署方法，其特征在于，自动调整差分隐私中的噪声添加量的差分隐私自动化调参工具具体运转流程如下：
9.如权利要求1所述的一种基于联邦学习的隐私保护型大型模型训练与部署方法，其特征在于，确保客户端在启动时的安全性的安全启动技术具体运转流程如下：
10.如权利要求1所述的一种基于联邦学习的隐私保护型大型模型训练与部署方法，其特征在于：一种计算机程序产品，用于执行如权利要求1至9中任一项所述的方法，所述产品存储在计算机可读介质上；一种计算机系统，配置有如权利要求1至9中任一项所述的计算机程序产品。
...【技术特征摘要】
1.一种基于联邦学习的隐私保护型大型模型训练与部署方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于联邦学习的隐私保护型大型模型训练与部署方法，其特征在于，步骤四中所述的隐私保护层包括以下子单元及其运转流程如下：
3.如权利要求1所述的一种基于联邦学习的隐私保护型大型模型训练与部署方法，其特征在于，其中模型鲁棒性增强算法的运转流程具体包括：
4.如权利要求1所述的一种基于联邦学习的隐私保护型大型模型训练与部署方法，其特征在于，步骤六中所述的智能合约系统包括以下子单元及其运转流程如下：
5.如权利要求1所述的一种基于联邦学习的隐私保护型大型模型训练与部署方法，其特征在于，步骤七中所述的实时性能监控系统的具体运转流程如下：
6.如权利要求1所述的一种基于联邦学习的隐私保护型大型模型训练与部署方法，其特征在于，其中...
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