MQFL-FHE: Multimodal Quantum Federated Learning Framework with Fully Homomorphic Encryption

📄 arXiv: 2412.01858v5 📥 PDF

作者: Siddhant Dutta, Nouhaila Innan, Sadok Ben Yahia, Muhammad Shafique, David Esteban Bernal Neira

分类: quant-ph, cs.CR, cs.DC, cs.ET, cs.LG

发布日期: 2024-11-30 (更新: 2025-04-29)

备注: 10 pages, 6 figures, 6 Tables. Accepted at IJCNN 2025

期刊: 2025 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Rome, Italy, 2025

DOI: 10.1109/IJCNN64981.2025.11228914

💡 一句话要点

提出MQFL-FHE框架，利用量子计算和多模态学习提升FHE联邦学习的性能。

🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 联邦学习 全同态加密 量子计算 多模态学习 混合专家模型 数据隐私 基因组学 脑部MRI

📋 核心要点

  1. 全同态加密联邦学习虽保护数据隐私，但在聚合阶段常导致模型性能下降，阻碍泛化能力。
  2. 提出多模态量子联邦学习框架MQFL-FHE，利用量子计算抵消FHE带来的性能损失。
  3. 实验表明，该框架在多模态数据集上表现出色，并减轻了FHE带来的性能下降，提升分类精度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的多模态量子联邦学习框架（MQFL-FHE），该框架利用量子计算来抵消全同态加密（FHE）在联邦学习（FL）中造成的性能下降。该框架首次在FL中将多模态量子混合专家（MQMoE）模型与FHE相结合，利用多模态数据集进行丰富的表征和特定任务的学习。MQMoE框架增强了多模态数据集（如基因组学和脑部MRI扫描）的性能，尤其是在代表性不足的类别中。实验结果表明，量子增强方法减轻了与FHE相关的性能下降，并提高了各种数据集上的分类准确率，验证了量子干预在增强FL隐私方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：联邦学习结合全同态加密（FHE）旨在保护用户隐私，但FHE的引入会显著增加计算复杂度，导致模型聚合后的性能下降，尤其是在处理复杂的多模态数据时，模型的泛化能力会受到严重影响。现有方法难以在保护隐私的同时，维持甚至提升模型性能。

核心思路：本文的核心思路是利用量子计算的优势来抵消FHE带来的性能损失。具体而言，通过引入多模态量子混合专家（MQMoE）模型，利用量子计算加速模型的训练和推理过程，从而在保证隐私的前提下，提升模型的性能和泛化能力。同时，MQMoE模型能够有效处理多模态数据，提取更丰富的特征表示。

技术框架：MQFL-FHE框架主要包含以下几个阶段：1）客户端数据预处理：对本地多模态数据进行清洗和标准化；2）客户端模型训练：每个客户端使用本地数据训练MQMoE模型，并使用FHE加密模型参数；3）服务器端模型聚合：服务器接收来自客户端的加密模型参数，利用同态加密的性质进行聚合，得到全局模型；4）服务器端模型优化：服务器利用量子计算优化全局模型，提升模型性能；5）模型分发：将优化后的全局模型分发给客户端。

关键创新：该论文的关键创新在于首次将多模态量子混合专家（MQMoE）模型与全同态加密（FHE）相结合，应用于联邦学习。利用量子计算加速模型训练和推理，有效缓解了FHE带来的性能下降问题。此外，MQMoE模型能够有效处理多模态数据，提升模型的表征能力。

关键设计：MQMoE模型由多个量子专家网络和一个门控网络组成。每个专家网络负责处理特定模态的数据，门控网络根据输入数据的特征，动态地选择合适的专家网络进行预测。损失函数包括分类损失和正则化损失，用于优化模型参数和防止过拟合。具体的量子算法选择和量子线路设计未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MQFL-FHE框架在多模态数据集上显著提升了分类准确率，尤其是在代表性不足的类别中。与传统的FHE联邦学习方法相比，该框架有效减轻了FHE带来的性能下降，并验证了量子干预在增强FL隐私方面的潜力。具体的性能提升数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗健康领域，例如基因组学和脑部MRI扫描数据的联合分析，以辅助疾病诊断和治疗。在金融领域，可以用于多源异构数据的风险评估和信用评分。此外，该框架还可应用于自动驾驶、智能制造等领域，实现安全可靠的联邦学习。

📄 摘要（原文）

The integration of fully homomorphic encryption (FHE) in federated learning (FL) has led to significant advances in data privacy. However, during the aggregation phase, it often results in performance degradation of the aggregated model, hindering the development of robust representational generalization. In this work, we propose a novel multimodal quantum federated learning framework that utilizes quantum computing to counteract the performance drop resulting from FHE. For the first time in FL, our framework combines a multimodal quantum mixture of experts (MQMoE) model with FHE, incorporating multimodal datasets for enriched representation and task-specific learning. Our MQMoE framework enhances performance on multimodal datasets and combined genomics and brain MRI scans, especially for underrepresented categories. Our results also demonstrate that the quantum-enhanced approach mitigates the performance degradation associated with FHE and improves classification accuracy across diverse datasets, validating the potential of quantum interventions in enhancing privacy in FL.