【亲测免费】 基于差分隐私的联邦学习项目推荐

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目名称: Differential-Privacy-Based-Federated-Learning
项目链接: GitHub - wenzhu23333/Differential-Privacy-Based-Federated-Learning
主要编程语言: Python

该项目是一个基于差分隐私（Differential Privacy, DP）的联邦学习（Federated Learning, FL）开源项目。联邦学习是一种分布式机器学习方法，允许在不共享数据的情况下训练模型，而差分隐私则是一种保护数据隐私的技术，通过添加噪声来隐藏个体数据的影响。

2. 项目核心功能

该项目的主要功能包括：

• 差分隐私机制: 支持Laplace和Gaussian两种差分隐私机制，分别用于不同的隐私保护需求。
• 联邦学习框架: 提供了基于差分隐私的联邦学习框架，支持多种数据集（如MNIST、CIFAR-10、FEMNIST、Fashion-MNIST、Shakespeare）和模型（如CNN、MLP、LSTM）。
• 隐私预算管理: 通过简单的组合（Simple Composition）和矩会计（Moments Accountant）方法来管理隐私预算，确保在多次迭代中保持隐私保护。
• 本地更新: 每个客户端的本地更新轮数固定为1，以确保差分隐私的敏感度计算准确。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能包括：

• Opacus库集成: 使用Opacus库进行每样本梯度裁剪（Per Sample Gradient Clip），限制每个样本计算的梯度范数，从而减少GPU内存的使用。
• 本地训练轮数固定: 将本地训练轮数固定为1，以避免在改变本地迭代轮数时重新计算差分隐私的敏感度。
• 新数据集支持: 增加了对更多数据集的支持，如FEMNIST和Shakespeare，丰富了实验场景。
• 代码优化: 对代码进行了优化，提高了运行效率和可读性，同时增加了更多的注释和文档说明。

该项目是一个非常有价值的开源项目，适合对差分隐私和联邦学习感兴趣的研究者和开发者使用。通过集成多种差分隐私机制和联邦学习框架，该项目为隐私保护下的分布式机器学习提供了强大的工具和资源。