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电子技术与软件工程信息技术与安全
ElectronicTechnologySoftwareEngineeringInformationTechnologyAndSecurity
安全与隐私保护研究综述
刘悦
（新疆大学新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市830000）
摘要：本文对安全与隐私保护方法进行了综述，通过基于加密和基于扰动的隐私保护方法，研究了当前关键热点技术联邦学习技术、
聚类分析技术、区块链技术。
关键词：大数据；隐私保护；联邦学习；聚类分析；区块链
1引言构会影响数据的传输和处理效率。联邦学习为上述问题给出了解决
在大数据时代下，全球数据呈指数级增长，数据价值急速剧增，方案。
[2]
与国民经济、社会公共安全、个人合法权益等之间的关系日趋紧密。基于人工智能算法，谷歌在2016年率先提出联邦学习的概念，
与此同时，随着互联网技术的快速发展，个人数据也更容易地被获基于数据处理的分布式框架，即在数据不共享、加密机制的下实现
取与广泛地传播，侵犯个人隐私数据的重大安全事件也层出不穷，数据建模，建好的共享模型为所有参与方可以使用，极大程度保护
数据隐私保护问题日趋严重。如何在保证数据的高效可用性的前提了数据的安全性和隐私性。在数据隐私保护方面，联邦学习实现了
下，进行数据隐私保护，成为当前国内外研究人员研究的热点课题。参与者之间数据不共享而模型共享的机制，但是一些工作表明，联
根据现有文献，本文将从当前主流的两种隐私保护方法入手：邦学习在训练参数更新迭代的过程中，易被第三方攻击者攻击造成
以安全多方计算、同态加密为主的基于加密的隐私保护方法和以差泄露，或被中央服务器泄露。例如，文献[12]指出，共享梯度会泄
分隐私为主的基于扰动的隐私保护方法，在两种基础的隐私保护方露数据信息，一小部分的梯度就会泄露众多有用的隐私数据。同时，
法上结合关键热点技术联邦学习技术、聚类分析技术、区块链技术，文献[13]也介绍了共享梯度中私有训练数据如何泄露的问题。故针
研究数据隐私保护的关键技术，分析当前现有技术存在的问题，并对以上隐私数据泄露的问题，一些结合联邦学习的隐私保护方法被
提出技术的研究方向与研究建议。提出。
针对训练公开后的模型API查询导致的隐私泄露，同时现有联
2隐私保护
邦学习存在不支持用户掉线等问题，路红琳[3]等人提出了将差分隐
隐私保护[1]是指使个人或集体不想被他人知道的信息数据资源
私扰动添加在本地模型参数上的方法，有效的抵御了黑盒推理攻击，
得到保护。与隐私保护概念相关的是信息安全与数据安全，但信息
攻击者利用模拟数据构造多个目标模型的影子，通过影子模型和目
安全与数据安全应用范围更广，关注数据的完整性、机密性、真实
标模型的输出结果，训练出一个可以判断是否为目标模型训练数据
性、不可否认性以及平台的安全性、可用性，而隐私保护一般聚焦
的攻击模型，并且解决了用户掉线问题。
于数据的匿名性。故研究隐私保护方法的性能，我们可以在隐私性、
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