无线联邦学习的免费隐私保护：享受它还是承受它？

固有的通信噪声有潜力为无线联邦学习（WFL）保护隐私，但在主要使用浮点数标准（如 IEEE 754）进行数据存储和传输的数字通信系统中被忽视。这是由于浮点数中比特错误可能带来的灾难性后果，例如符号位或指数位上的错误。本文提出了一种针对 WFL 的新型信道原生比特翻转差分隐私（DP）机制，其中传输比特被随机翻转且通信噪声被利用，共同保护数字通信系统中 WFL 的隐私。关键思想是将发射端的比特扰动和通信噪声引起的比特错误解释为比特翻转 DP 过程。这是通过设计一种新的浮点到定点转换方法实现的，该方法仅传输模型参数小数部分的比特，从而消除了传输符号位和指数位的需要，并防止比特错误的灾难性后果。我们分析了一种衡量模型参数比特级距离的新度量，并证明了所提出的机制满足 (λ,ε)-Renyi DP 且不违反 WFL 收敛性。实验验证了所提出机制的隐私性和收敛性分析，并展示了其优于信道无关且添加高斯噪声进行隐私保护的最先进高斯机制。