系统架构概述
兰斯洛特系统的核心架构包含三个关键角色：
- 密钥生成中心：负责生成加密密钥，包括用于解密的私钥（sk）、用于数据加密的公钥（pk）以及用于同态操作（如密文乘法或旋转）的评估密钥（evk）
- 客户端：在本地数据上训练模型，仅发送加密后的模型更新
- 服务器：在加密状态下处理模型，使用评估密钥直接操作加密数据
技术原理与创新
双重防护机制
联邦学习作为一种机器学习技术，允许多个客户端在不共享原始训练数据的情况下协作训练模型。然而传统方法容易受到投毒攻击，即恶意用户提交损坏数据影响模型性能。
兰斯洛特系统通过结合拜占庭鲁棒联邦学习与全同态加密技术，解决了这一双重挑战：
- 拜占庭鲁棒聚合：通过数学策略确保不可靠数据被忽略
- 全同态加密：确保客户端更新全程保持加密状态，防止敏感信息泄露
核心技术创新
基于掩码的加密排序：受信任的密钥生成中心对客户端更新进行排序，仅返回加密的选择列表，使服务器能够聚合可信数据而不知晓具体选择了哪些客户端。
效率优化技术：
- 延迟重线性化：推迟昂贵的密码学步骤直至最后，减少计算开销
- 动态提升：对重复操作进行分组和并行化处理
- GPU加速：将繁重的加密数学运算（如多项式乘法）卸载到图形处理器实现大规模并行处理
性能优势与应用前景
这一设计确保所有客户端更新在联邦学习过程中保持机密性，同时显著减少模型训练时间。系统特别适用于医疗、金融等处理敏感信息的领域，能够帮助开发既保护隐私又安全的AI工具。
目前研究团队正在进一步改进系统的试点版本，探索阈值和多密钥CKKS以增强信任模型，同时深化与差分隐私的结合，并添加异步和集群聚合功能，以更好地处理高度异构的客户端和不稳定的网络环境。
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