Lancelot框架：全同态加密与拜占庭鲁棒联邦学习融合，实现高效隐私保护鲁棒聚合

AI快讯 2025-10-20

Lancelot框架：全同态加密与拜占庭鲁棒联邦学习的创新融合

在金融风控、医疗诊断等高敏感度应用环境中，拜占庭鲁棒联邦学习（BRFL）技术能够有效防范因数据集中化存储引发的隐私泄露风险，同时抵御恶意客户端对模型训练过程的攻击干扰。然而，即使在模型参数更新阶段，信息泄露的潜在威胁依然存在。为应对这一挑战，全同态加密（FHE）技术通过支持密文状态下的安全运算，展现出在隐私保护领域的巨大应用前景。

然而，FHE技术在实际应用中面临显著的效率瓶颈，特别是在处理复杂运算（如数据排序、模型聚合）时，计算资源消耗会随着参与客户端数量和数据体量的增长呈现指数级上升，这严重制约了该技术在真实场景中的部署应用。

针对这一技术难题，香港中文大学AIoT实验室携手重庆大学、香港城市大学等科研机构与企业团队，开创性地将全同态加密（FHE）与拜占庭鲁棒联邦学习（BRFL）进行深度整合，研发出了创新的Lancelot技术框架。该框架成功实现了加密环境下的鲁棒聚合计算，通过算法层面的精细优化和硬件层面的加速设计，有效克服了传统FHE方案计算成本高昂、复杂聚合规则支持有限以及隐私保护与系统鲁棒性难以平衡等核心问题。

这项突破性研究成果已正式发表于国际顶级期刊《Nature Machine Intelligence》。

论文详情：https://www.nature.com/articles/s42256-025-01107-6

核心技术突破

1. 基于掩码的加密排序机制攻克FHE应用难题

在拜占庭鲁棒联邦学习环境中，全同态加密技术面临无法直接对加密模型参数进行距离测算和排序的技术障碍。为此，Lancelot框架构建了客户端、服务器与密钥生成中心（KGC）协同工作的加密计算体系（参见图示1），创新性地提出了「掩码式加密排序」方法。该技术流程包含三个关键环节：

服务器端在加密状态下完成模型间距离计算，全程无需解密操作；
将加密距离数据传输至可信密钥生成中心进行解密排序，生成加密掩码矩阵；
服务器依据掩码信息筛选可靠客户端模型并执行聚合操作，确保整个过程中不泄露任何明文数据或排序细节。

这一创新机制在严格的安全约束条件下成功实现了鲁棒聚合必需的排序功能，突破了FHE技术在复杂联邦学习系统中应用的核心技术壁垒。

^{图1 Lancelot系统架构：模型训练、参数排序、结果聚合全流程均在加密环境下完成}

2. 密码学优化提升FHE计算效能

虽然全同态加密在隐私保护方面表现卓越，但其高昂的计算成本一直是制约实际应用的主要因素。Lancelot从底层技术实现着手，对密文计算过程进行了深度优化：通过改进密文成对乘法计算策略，显著降低了排序和聚合操作对乘法深度的依赖程度；优化多项式矩阵运算流程，大幅减少复杂计算任务的资源消耗；同时对基础密文操作（包括加法与乘法）进行效率优化，有效降低了训练过程中密文计算的时延。

具体密码学优化技术包括：

延迟重线性化：将多个重线性化操作进行合并处理，每个计算轮次仅执行一次relinearization，有效控制乘法操作后密文尺寸的扩张。
动态提升技术：针对加密轮转过程中的模提升操作，引入并行计算架构，实现旋转操作的批量并行处理，显著提升系统整体吞吐能力。

3. 硬件加速优化训练效率

本研究深入分析了基于FHE的BRFL系统中计算开销的主要来源，并针对Lancelot框架进行了专门的硬件部署优化设计，有效减少了协作过程中的冗余计算负担，从而显著提升了训练效率。

硬件优化实施方案包括：

开发GPU原生的同态加密矩阵计算库，将计算密集的FHE任务从CPU迁移至GPU处理；
利用CUDA并行计算架构，加速执行距离计算、掩码处理和模型聚合等关键计算环节；
实际测试数据显示，单轮训练时间从原先的数小时缩短至数分钟，相比当前最优的FHE平台OpenFHE，性能提升幅度超过20倍。

这一系列优化措施显著提升了基于FHE的BRFL系统的实际可用性，为在复杂应用场景中的推广奠定了坚实的技术基础。

^{图2 在MNIST、CIFAR-10等标准数据集上的测试表明，Lancelot显著优于现有FHE解决方案（如OpenFHE），实现20倍以上的性能提升。}

技术价值与未来展望

Lancelot框架成功解决了全同态加密在复杂联邦学习场景中面临的性能与安全双重挑战，为隐私计算和鲁棒人工智能模型的实际应用提供了创新解决方案。Lancelot不仅支持多种联邦鲁棒聚合算法，还能与差分隐私保护机制无缝集成，满足GDPR、HIPAA等严格的数据合规要求。在医学影像诊断、癌症筛查等实际医疗应用场景中的实验证明，Lancelot能够在保持诊断准确性的同时彻底杜绝信息泄露风险，为人工智能在医疗领域的可信计算奠定技术基础。

此外，本研究还深入分析了Lancelot在GPU资源利用率、密钥安全保障（采用噪声注入技术防御FHE密钥恢复攻击）、大规模部署中的通信与计算效率等方面的综合表现，为未来拓展至生物信息学、金融风险管理等更多领域提供了坚实的理论支撑和工程实践参考。