针对联邦学习存在处理大多数不规则用户易引起聚合效率降低,以及采用明文通信导致参数隐私泄露的问题,基于设计的安全除法协议构建针对不规则用户鲁棒的隐私保护联邦学习框架。该框架通过将模型相关计算外包给两台边缘服务器以减小采用同态加密产生的高额计算开销,不仅允许模型及其相关信息以密文形式在边缘服务器上进行密文聚合,还支持用户在本地进行模型可靠性计算以减小传统方法采用安全乘法协议造成的额外通信开销。在该框架的基础上,为更精准评估模型的泛化性能,用户完成本地模型参数更新后,利用边缘服务器下发的验证集与本地持有的验证集联合计算模型损失值,并结合损失值历史信息动态更新模型可靠性以作为模型权重。进一步,在模型可靠性先验知识指导下进行模型权重缩放,将密文模型与密文权重信息交由边缘服务器对全局模型参数进行聚合更新,保证全局模型变化主要由高质量数据用户贡献,提高收敛速度。通过HybridArgument模型进行安全性分析,论证表明PPRFL(privacy-preserving robust fe-derated learning)可以有效保护模型参数以及包括用户可靠性等中间交互参数的隐私。实验结果表明,当联邦聚合任务中的所有参与方均为不规则用户时,PPRFL方案准确率仍然能达到92%,收敛效率较PPFDL(privacy-preserving federated deep learning with irregular users)提高1.4倍;当联邦聚合任务中80%用户持有的训练数据都为噪声数据时,PPRFL方案准确率仍然能达到89%,收敛效率较PPFDL提高2.3倍。
链路预测是通过已知的网络拓扑和节点属性挖掘未来时刻节点潜在关系的重要手段,是预测缺失链路和识别虚假链路的有效方法,在研究社会网络结构演化中具有现实意义.传统的链路预测方法基于节点信息或路径信息相似性进行预测,然而,前者考虑指标单一导致预测精度受限,后者由于计算复杂度过高不适合在规模较大网络中应用.通过对网络拓扑结构的分析,本文提出一种基于节点交互度(interacting degree of nodes,IDN)的社会网络链路预测方法.该方法首先根据网络中节点间的路径特征,引入了节点效率的概念,从而提高对于没有公共邻居节点之间链路预测的准确性;为了进一步挖掘节点间共同邻居的相关属性,借助分析节点间共同邻居的拓扑结构,该方法还创新性地整合了路径特征和局部信息,提出了社会网络节点交互度的定义,准确刻画出节点间的相似度,从而增强网络链路的预测能力;最后,本文借助6个真实网络数据集对IDN方法进行验证,实验结果表明,相比于目前的主流算法,本文提出的方法在AUC和Precision两个评价指标上均表现出更优的预测性能,预测结果平均分别提升22%和54%.因此节点交互度的提出在链路预测方面具有很高的可行性和有效性.
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