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3.3 差分隐私联邦随机梯度下降算法

在训练过程中,本地模型可以通过遍历部分数据样本执行更新,以小批量随机方式将数据集的标签和属性信息映射到模型中。为了保证通信参数的隐私性,本节介绍一种差分隐私联邦随机梯度下降算法 [16] (即DP-FedSGD算法)。该算法可在避免训练过程过度震荡的基础上,利用差分隐私算法 [17] 确保用户的隐私安全。

3.3.1 算法框架及参数

DP-FedSGD算法的框架如图3-3所示,参数及含义见表3-3。

图3-3 DP-FedSGD算法的框架

表3-3 DP-FedSGD算法的参数及含义

3.3.2 相关函数说明

1.参数更新量的裁剪方式ClipFn

裁剪方式分2种,即水平裁剪和分层裁剪。

(1)水平裁剪。记参数更新量矢量为 Δ ,将其2-范数的上界设为 S R ,即:

(2)分层裁剪。面向神经网络模型,假设网络总共有 c 层,每一层的参数更新量矢量分别为 Δ (1),…, Δ c ),对应的2-范数上界分别为 S 1 ,…, S c ,通过水平裁剪的方法,分别对每一层的矢量进行裁剪:

总体的参数更新量裁剪上界定义为

2.加权聚合方式

关于加权聚合方式 (其中 Δ k 是参与方 k 的参数更新量)的有界灵敏度(Bounded-sensitivity)的估计量,分为以下2种。

(1) ,其中 ,是每个参与方的权重;

(2) 其中 D min 是预先设置的关于权重和的超参数。

3.3.3 算法流程

DP-FedSGD算法的流程如算法流程3-3所示。

算法流程3-3 DP-FedSGD算法

输入 :全局模型参数初始值 ω 0 ,各参与方的样本个数 m k ,每个参与方的样本个数上界 ,每轮通信中参与方的选择概率 q ,批样本大小 B ,局部模型学习率 η ,噪声规模 z ,时刻会计

输出 :最后一次迭代的全局模型参数 ω t +1 ,根据 计算得到的隐私成本值。

1.中央服务器初始化模型参数 ω 0 和时刻会计 ,并计算每个参与方的权重 k =1,2,…, n ,记

2.对 t =0,1,2,…,迭代以下步骤直到参数 ω t +1 收敛。

(1)中央服务器将模型的初始参数 ω t 传输给各参与方,并根据概率 q 分别决定每个参与方是否参与本次迭代,记录参与迭代的参与方集合为 t

(2)对∀ k t ,通过以下步骤进行局部模型的相关参数更新:

①根据批样本大小 B 从本地数据集中选取一个批次 b

②计算局部模型的参数更新量并用选定的裁剪方式进行裁剪:

其中, l ω t b )是局部模型在参数 ω t 下,批次 b 的损失值。

③将局部模型参数更新量 传输给中央服务器。

(3)中央服务器通过以下步骤对局部模型参数更新量进行聚合:

①根据选定的有界灵敏度估计量,计算聚合结果:

②令 S ←裁剪方式ClipFn中的裁剪上界,根据选定的有界灵敏度估计量和噪声规模 z ,设置高斯噪声的方差:

③聚合全局模型的参数为

ω t +1 ω t + Δ t +1 + N (0, 2

其中, N (0, I σ 2 )是均值为0、方差为 σ 2 的高斯分布; I 是单位方阵,行数和列数都是参数的个数。

(4)根据 z 计算隐私损失值。

3.输出 计算得到的隐私成本值。 B2z8gG/74G+e9ko3oK+Ab5nanQabVZ2GdrqitEmfbXev9nBApYf9YBovm0WpT6vb

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