纵向联邦学习差分隐私加密代码

### 纵向联邦学习中差分隐私加密的实现 在纵向联邦学习环境中，由于参与者之间的样本是对齐的，因此保护这些对齐样本的安全性和隐私至关重要。一种有效的方法是在模型训练过程中引入差分隐私机制来增强安全性。 下面是一个简单的Python代码示例，展示了如何在一个基于PyTorch框架下的线性回归任务中应用差分隐私技术： ```python import torch from opacus import PrivacyEngine # Opacus库提供了方便使用的API来进行DP-SGD class LinearModel(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim=10, output_dim=1): super(LinearModel, self).__init__() self.linear = torch.nn.Linear(input_dim, output_dim) def forward(self, x): out = self.linear(x) return out def train_with_dp(model, data_loader, optimizer, privacy_engine, epochs=5): model.train() for epoch in range(epochs): for batch_idx, (data, target) in enumerate(data_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = F.mse_loss(output.squeeze(), target.float()) loss.backward() optimizer.step() # 使用Opacus自动计算并剪裁梯度以满足差分隐私要求 epsilon, best_alpha = privacy_engine.get_privacy_spent(delta=1e-5) print(f"Epoch {epoch}, Batch {batch_idx}: Loss={loss.item()}, Epsilon={epsilon}") # 初始化模型和其他组件... model = LinearModel().to(device) optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate) privacy_engine = PrivacyEngine( model, sample_rate=batch_size / total_data_points, alphas=[1 + x / 10.0 for x in range(1, 100)], noise_multiplier=noise_level, max_grad_norm=max_per_sample_grad_norm, ) privacy_engine.attach(optimizer) train_with_dp(model, dataloader, optimizer, privacy_engine, num_epochs) ``` 此代码片段通过`opacus`库实现了差分隐私随机梯度下降(DP-SGD)，该过程会调整每次迭代期间更新参数的方式，在不影响整体性能的前提下提供更强的数据隐私保障[^4]。