联邦学习中同态加密的应用实例

简介：
本文介绍了在联邦学习环境中应用同态加密技术的具体案例，展示了如何保障数据隐私的同时进行有效的模型训练。通过实际操作演示了该方法的优势与挑战。 同态加密（HE）的概念最早由Rivest等人在1978年提出。这种技术提供了一种处理加密数据的方法，允许对密文进行计算操作，并生成相应的加密结果。解密后的计算结果与直接在明文中执行相同操作的结果一致。根据特性不同，同态加密可以分为全同态、部分同态和半同态三种形式。由于性能等因素的限制，在工业界目前主要使用的是半同态加密算法。本段落讨论了如何利用联邦学习框架，并采用半同态加密作为安全机制来实现加密状态下的Logistic Regression训练。Paillier提出的半同态加密算法是一种加法半同态加密方法，由Pascal Paillier在1999年提出。