基于区块链的养老信息管理平台的设计与实现
这是一篇关于养老,区块链,数据隐私,SM2,SM4的论文, 主要内容为无论是根据联合国的发文,还是基于我国的人口普查,各种数据都已经表明我国已经进入老龄化社会,并且无论从老龄人口的增长速度还是增长规模来看,我国都具有庞大的养老需求。传统的养老信息管理平台采取中心化管理方案,老人的信息都存储在第第三方机构中,存在被修改,删除,窃取,泄露等风险,另外不少机构之间由于存在经济竞争,会设置数据壁垒,这就导致老人在换机构的时候困难重重。因此,基于以上痛点,本文提出了一种基于区块链技术的养老信息管理平台,并在此基础之上,利用公钥加密算法,对老人的相关隐私数据进行加密,从而解决数据壁垒和数据隐私泄露等问题。本文首先简单介绍了区块链和密码学的相关知识,其次,结合现在市面上常见的养老信息管理平台所面临的一些问题,针对性地给出了相关的需求分析和改进。之后,结合相关的需求改进,设计出总体的系统方案,并分别对于各个模块进行详细叙述。最后,采用java语言作为主要开发语言,完成基于区块链技术的养老信息管理平台的开发工作。本文实现的基于区块链技术的养老信息管理平台采用B/S架构,利用Spring Boot等相关技术进行前端界面的开发,后台网络体系采用Hyperledger Fabric框架,并利用Go语言进行智能合约的编写。为解决传统养老信息管理平台可能引发的隐私数据泄露等问题,该系统融入了国密SM2算法(椭圆曲线公钥密码标准)解决用户隐私数据安全问题。此外,机构也需要获知部分信息用来为老人提供相应的服务。因此,我们将用户的数据分为隐私数据和一般数据,并利用国密SM4算法(分组密码标准)对一般数据进行加密。最后,我们希望可以利用区块链技术和国密加密技术相结合,为我国的养老信息管理平台的设计方案带来新思路,解决老人信息管理权错位和数据隐私保护等难题。
联邦学习数据模型管理平台的设计与实现
这是一篇关于联邦学习,数据隐私,FATE框架,Web应用,SpringBoot的论文, 主要内容为随着数据孤岛和数据隐私问题逐渐凸显,传统集中式的机器学习不再满足我们的需求,联邦学习应运而生。如今,网络上已经涌现了许多开源的联邦学习框架,比如微众银行开发的FATE、百度开发的Paddle FL和字节跳动开发的Fed Learner等。但是他们都存在几个共性的问题:只有持有数据的用户才能构建联邦学习模型;用户构建联邦学习模型时操作繁琐不便;用户无法系统地管理其拥有的资源。这些问题导致了用户在构建联邦学习模型时有诸多不便和掣肘,进而导致开发联邦学习模型效率低下。为了解决上述问题,本文在FATE联邦学习框架的基础上,进行二次开发,并以横向联邦学习为主要研究方向,设计并实现了一个联邦学习数据模型管理平台。本文主要工作内容和创新点包括:(1)提出在联邦学习过程中对资源进行使用和管理的两种角色:数据供应商和模型开发者,进而促使不持有数据集的用户也能够在FATE框架下进行联邦学习。(2)增加对联邦学习过程中相关资源进行管理的功能。本文在FATE框架的基础上增加了对用户数据集、联邦学习训练流程以及联邦学习模型的管理功能。这使得用户能够更加方便地进行联邦学习,让用户联邦学习的效率得到了极大提高。(3)增加数据集接入工具。本文在FATE框架基础上额外设计了一个数据接入工具,这弥补了FATE原有数据集导入功能的不足,使其更符合平台的需求。同时这也使得用户导入训练数据集更加方便。
基于区块链的养老信息管理平台的设计与实现
这是一篇关于养老,区块链,数据隐私,SM2,SM4的论文, 主要内容为无论是根据联合国的发文,还是基于我国的人口普查,各种数据都已经表明我国已经进入老龄化社会,并且无论从老龄人口的增长速度还是增长规模来看,我国都具有庞大的养老需求。传统的养老信息管理平台采取中心化管理方案,老人的信息都存储在第第三方机构中,存在被修改,删除,窃取,泄露等风险,另外不少机构之间由于存在经济竞争,会设置数据壁垒,这就导致老人在换机构的时候困难重重。因此,基于以上痛点,本文提出了一种基于区块链技术的养老信息管理平台,并在此基础之上,利用公钥加密算法,对老人的相关隐私数据进行加密,从而解决数据壁垒和数据隐私泄露等问题。本文首先简单介绍了区块链和密码学的相关知识,其次,结合现在市面上常见的养老信息管理平台所面临的一些问题,针对性地给出了相关的需求分析和改进。之后,结合相关的需求改进,设计出总体的系统方案,并分别对于各个模块进行详细叙述。最后,采用java语言作为主要开发语言,完成基于区块链技术的养老信息管理平台的开发工作。本文实现的基于区块链技术的养老信息管理平台采用B/S架构,利用Spring Boot等相关技术进行前端界面的开发,后台网络体系采用Hyperledger Fabric框架,并利用Go语言进行智能合约的编写。为解决传统养老信息管理平台可能引发的隐私数据泄露等问题,该系统融入了国密SM2算法(椭圆曲线公钥密码标准)解决用户隐私数据安全问题。此外,机构也需要获知部分信息用来为老人提供相应的服务。因此,我们将用户的数据分为隐私数据和一般数据,并利用国密SM4算法(分组密码标准)对一般数据进行加密。最后,我们希望可以利用区块链技术和国密加密技术相结合,为我国的养老信息管理平台的设计方案带来新思路,解决老人信息管理权错位和数据隐私保护等难题。
面向联邦学习的数据隐私保护关键技术研究
这是一篇关于联邦学习,安全聚合,数据隐私,隐私保护的论文, 主要内容为随着算法的不断创新和硬件设施的完善,机器学习技术已经在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等人工智能领域取得了显著的进展。然而,目前机器学习技术的成功往往依赖于大规模数据的支持,这些数据为人工智能模型提供了丰富的样本,从而提高了模型的训练效果。但是,在实际应用中,数据规模往往有限,或者数据缺失重要特征信息,这会严重影响人工智能模型的效果。同时,由于数据集中往往蕴含大量用户的个人敏感信息(例如种族、宗教、政治倾向等信息),数据采取直接共享的方式进行集中式场景训练可能导致严重的个人隐私泄露。联邦学习的核心思想是在多个数据拥有者参与模型训练的过程中,仅通过交互模型参数进行联合训练,避免了原始数据的流动,实现了数据隐私的目的,同时提高了机器学习模型的性能。尽管联邦学习已经被广泛应用于分布式机器学习领域,但已有研究表明该技术仍然存在一定的数据隐私安全隐患。例如,在模型参数和梯度共享过程中,恶意敌手可以通过重构攻击还原用户的本地数据,从而泄露隐私信息。此外,腐败服务器也可能篡改模型参数和梯度等信息,而客户端难以对其进行完整性验证。在联邦学习中,合谋者可能窃取用户隐私并共享模型参数和梯度等信息,以提高模型性能,但这种行为也会导致其他参与方的隐私泄露。为了解决上述问题,本文针对联邦学习的典型场景(横向联邦学习、纵向联邦学习),对如何实现隐私保护、算法效率以及模型精度之间的平衡进行深入研究,并取得了如下创新成果:(1)针对横向联邦学习场景存在的安全聚合问题,提出面向秘密共享和异常检测的去中心化联邦学习方法。该方案通过将模型参数信息秘密共享至多方实现隐私保护,能在“诚实但好奇”的敌手假设下抵御合谋攻击。此外,为了解决模型参数的完整性验证问题,客户端将局部模型参数的验证码进行秘密共享,并通过比对全局模型参数的验证码进行完整性验证。最后,利用异常检测技术分析服务器下发的模型参数,发现和排除潜在的腐败服务器。相较于现有工作,本方案的优势在于验证聚合结果的完整性,检测腐败服务器的恶意篡改行为,并且首次利用异常检测技术分析模型参数。(2)针对纵向联邦学习场景梯度存在隐私泄露的问题,提出基于线性纵向联邦学习的隐私保护方法。该方法通过引入半可信第三方管理密钥,两方交互过程中使用同态加密技术和差分隐私技术对中间计算结果、梯度进行加密和扰动,在保证建模效果的同时实现隐私保护的目的。相较于现有基于同态加密技术缺乏可信第三方问题、基于差分隐私技术存在建模效果不佳等问题,本工作优势在于解决了在现实生活中难以找到可信第三方的问题,增强了隐私保护效果,并通过敏感度上界计算和扰动方法优化,降低噪音规模,保证了模型精度。
面向联邦学习的数据隐私保护关键技术研究
这是一篇关于联邦学习,安全聚合,数据隐私,隐私保护的论文, 主要内容为随着算法的不断创新和硬件设施的完善,机器学习技术已经在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等人工智能领域取得了显著的进展。然而,目前机器学习技术的成功往往依赖于大规模数据的支持,这些数据为人工智能模型提供了丰富的样本,从而提高了模型的训练效果。但是,在实际应用中,数据规模往往有限,或者数据缺失重要特征信息,这会严重影响人工智能模型的效果。同时,由于数据集中往往蕴含大量用户的个人敏感信息(例如种族、宗教、政治倾向等信息),数据采取直接共享的方式进行集中式场景训练可能导致严重的个人隐私泄露。联邦学习的核心思想是在多个数据拥有者参与模型训练的过程中,仅通过交互模型参数进行联合训练,避免了原始数据的流动,实现了数据隐私的目的,同时提高了机器学习模型的性能。尽管联邦学习已经被广泛应用于分布式机器学习领域,但已有研究表明该技术仍然存在一定的数据隐私安全隐患。例如,在模型参数和梯度共享过程中,恶意敌手可以通过重构攻击还原用户的本地数据,从而泄露隐私信息。此外,腐败服务器也可能篡改模型参数和梯度等信息,而客户端难以对其进行完整性验证。在联邦学习中,合谋者可能窃取用户隐私并共享模型参数和梯度等信息,以提高模型性能,但这种行为也会导致其他参与方的隐私泄露。为了解决上述问题,本文针对联邦学习的典型场景(横向联邦学习、纵向联邦学习),对如何实现隐私保护、算法效率以及模型精度之间的平衡进行深入研究,并取得了如下创新成果:(1)针对横向联邦学习场景存在的安全聚合问题,提出面向秘密共享和异常检测的去中心化联邦学习方法。该方案通过将模型参数信息秘密共享至多方实现隐私保护,能在“诚实但好奇”的敌手假设下抵御合谋攻击。此外,为了解决模型参数的完整性验证问题,客户端将局部模型参数的验证码进行秘密共享,并通过比对全局模型参数的验证码进行完整性验证。最后,利用异常检测技术分析服务器下发的模型参数,发现和排除潜在的腐败服务器。相较于现有工作,本方案的优势在于验证聚合结果的完整性,检测腐败服务器的恶意篡改行为,并且首次利用异常检测技术分析模型参数。(2)针对纵向联邦学习场景梯度存在隐私泄露的问题,提出基于线性纵向联邦学习的隐私保护方法。该方法通过引入半可信第三方管理密钥,两方交互过程中使用同态加密技术和差分隐私技术对中间计算结果、梯度进行加密和扰动,在保证建模效果的同时实现隐私保护的目的。相较于现有基于同态加密技术缺乏可信第三方问题、基于差分隐私技术存在建模效果不佳等问题,本工作优势在于解决了在现实生活中难以找到可信第三方的问题,增强了隐私保护效果,并通过敏感度上界计算和扰动方法优化,降低噪音规模,保证了模型精度。
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