基于新型纵向联邦学习的隐私保护物联网数据共享方案

随着物联网的快速发展,大量的设备生成了海量的数据,但同时也带来了数据隐私和安全方面的挑战。纵向联邦学习作为一种隐私保护的机器学习方法,在物联网数据共享方面具有应用潜力。然而,现实中存在恶意参与方可能篡改数据或提供错误的模型信息,导致出现使全局模型准确性下降的投毒攻击。为了应对这一挑战,提出了一种基于隐私保护的纵向联邦学习系统在物联网数据共享中的应用方案。深入研究了纵向联邦学习中的SecureBoost算法,并结合物联网数据共享的特点,提出了一种能够验证聚合加密模型信息完整性的方案,有效防御主动方投毒攻击,并确保数据隐私和模型准确性之间的平衡,同时通过仿真实验验证了所提方案的有效性。研究结果为应对物联网数据共享中的隐私保护和数据安全问题提供了一种新的解决方案,能够为推动联邦学习在物联网领域的应用提供技术支持,促进数据合作和共享的可行性,提高物联网系统的安全性和可信度。