隐私守护与精准感知兼得!TMC重磅发布联邦学习驱动移动群智计算突破性框架

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隐私守护与精准感知兼得!TMC重磅发布联邦学习驱动移动群智计算突破性框架

联邦学习破解移动群智计算隐私难题,TMC刊发突破性研究成果

你是否想过,在智慧城市中,如何既保护个人隐私又实现精准环境感知?中国电信云计算研究院与吉林大学在IEEE顶级汇刊TMC上发表移动群智计算最新成果,首创基于联邦学习的分布式数据补全框架,让隐私与精度完美共存!

中国电信云计算研究院与吉林大学联合团队在移动群智感知(MCS)领域取得重大突破!论文《Federated Learning-based Distributed Data Completion in Sparse Mobile CrowdSensing》已被IEEE Transactions on Mobile Computing (IEEE TMC)正式接收。该研究直面稀疏移动群智感知中数据隐私泄露与时空异步两大核心挑战,创新性提出基于联邦学习的异步深度矩阵分解框架FLAMF。该框架以LSTM时序深度矩阵分解模型为核心,融合可学习时间门控与异步参数聚合策略,高效建模多用户不规则采集数据的时空关联,无需上传任何原始隐私数据即可实现高精度城市感知数据补全,为智慧交通、环境监测、公共安全等场景提供隐私保护与精确推断兼备的技术方案。此项工作由吉林大学软件学院副院长王恩教授、博士生李宝驹和博士后刘文彬共同完成,并获中国电信集团首席科学家、云计算研究院院长吴杰教授指导,是产学研合作的重要里程碑。

隐私守护与精准感知兼得!TMC重磅发布联邦学习驱动移动群智计算突破性框架

在智慧城市浪潮中,移动群智感知通过大众设备收集温度、空气质量、交通流量等数据,为城市治理提供关键支撑。用户参与不稳、设备覆盖不均导致数据稀疏断续,缺失值补全至关重要。传统方法需上传用户原始时空数据,极易泄露出行规律,带来严重隐私风险。如何在准确补全与隐私保护间取得平衡,一直是业界难题。

FLAMF框架通过模型设计与训练机制的系统创新,实现了隐私、准确与效率的统一。技术路线上,FLAMF将矩阵分解与深度神经网络结合,以MF为本地基础单元,让用户设备在不暴露原始数据的前提下本地学习数据低秩结构。服务器仅接收模型参数,从源头杜绝隐私泄露,有效防御轨迹、位置和行为模式推断风险。针对数据采样不规则、用户差异显著的问题,团队提出TIME-DMF模块,结合LSTM引入可学习时间门控,自适应调整记忆更新策略,精准捕获非线性时空关系。该设计使模型在面对长时缺测、密集采样和多尺度时序变化时仍保持高鲁棒性。为进一步应对用户采集时间异步,FLAMF构建异步联邦训练机制,允许客户端在不同步上传下稳定收敛。服务器按时间戳和数据覆盖加权聚合,无需等待所有客户端,大幅提升训练效率。

本研究为隐私敏感型智慧城市数据处理开辟了新路径。FLAMF的“只传模型,不传数据”机制,为环境监测、交通预测、公共卫生等城市级应用提供安全可靠数据基础,推动可信、实时、高效感知平台建设。工作不仅彰显团队在隐私计算、分布式学习与群智感知领域的创新能力,更为技术落地与城市智能化奠定坚实基石。

作为中国电信前沿布局的关键力量,中国电信云计算研究院持续聚焦云网融合与智能化基础设施,推进云边端协同技术体系。在移动群智感知等稀疏场景中,云计算中心依托强大算力与高性能分布式平台,深化智能数据补全、隐私保护计算和联邦学习等算法研究,不断探索隐私无忧的城市感知新路径,为大规模智算业务提供稳定、高效、可信支撑,驱动智慧城市、行业物联网与未来网络应用向深度智能化迈进。

IEEE TMC是移动计算领域国际顶级期刊,致力于发表移动计算与无线系统的基础理论、创新技术与实际应用,涵盖移动网络协议、资源管理、普适计算、移动安全与隐私等关键议题。该刊属中国计算机学会(CCF)A类期刊,论文被IEEE Xplore收录,并被SCIE、EI和Scopus检索,中科院SCI一区TOP。编委会汇聚全球顶尖学者,长期吸引学界与产业界高度关注,在移动计算领域影响深远。

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