Empowering Digital Agriculture: A Privacy-Preserving Framework for Data Sharing and Collaborative Research
作者: Osama Zafar, Rosemarie Santa González, Mina Namazi, Alfonso Morales, Erman Ayday
分类: cs.CR, cs.LG
发布日期: 2025-06-25
备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2409.06069
💡 一句话要点
提出隐私保护框架以促进数字农业中的数据共享与合作研究
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 隐私保护 数据共享 数字农业 差分隐私 主成分分析 联邦学习 农业数据
📋 核心要点
- 核心问题：现有农业数据共享面临隐私风险，导致农民不愿意分享数据，影响合作与研究。
- 方法要点：提出的框架结合降维与差分隐私技术，确保数据共享的安全性，同时降低隐私泄露风险。
- 实验或效果：在真实数据集上验证了框架的有效性，展示了强大的隐私保护能力和与集中式系统相当的效用性能。
📝 摘要（中文）
数据驱动农业通过整合技术与数据，有潜力提升作物产量、抗病性和土壤健康。然而，隐私问题如不当定价、歧视和资源操控使农民不愿分享数据。为此，本文提出一种隐私保护框架，支持安全的数据共享与合作研究，同时降低隐私风险。该框架结合了降维技术（如主成分分析）和差分隐私，通过引入拉普拉斯噪声来保护敏感信息。实验验证表明，该框架在真实数据集上能有效抵御对抗性攻击，并且在效用性能上与集中式系统相当。此框架的采用将推动研究人员和政策制定者负责任地利用农业数据，促进数据驱动农业的创新与可持续发展。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决农民在数据共享中面临的隐私问题，现有方法往往无法有效保护敏感信息，导致农民不愿意参与数据共享与合作研究。
核心思路：提出的隐私保护框架通过结合降维技术和差分隐私，确保在数据共享过程中保护农民的隐私，同时促进合作与研究的进行。
技术框架：该框架主要包括数据预处理（降维）、隐私保护（引入拉普拉斯噪声）、协作识别（基于相似性识别潜在合作伙伴）以及模型训练（联邦学习或聚合数据训练）。
关键创新：最重要的创新在于将降维技术与差分隐私结合，形成一个综合的隐私保护机制，与传统的集中式数据处理方法相比，显著提高了数据共享的安全性。
关键设计：在设计中，使用主成分分析（PCA）进行数据降维，并通过引入拉普拉斯噪声来实现差分隐私，确保敏感信息的保护，同时在模型训练中采用联邦学习策略，以减少数据泄露风险。
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的框架在真实数据集上能够有效抵御对抗性攻击，隐私保护能力强，且在效用性能上与传统集中式系统相当，展示了良好的实用性和安全性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括数字农业、农业数据分析和政策制定等。通过促进农民之间的数据共享与合作，研究人员能够更好地利用农业数据，推动农业技术的创新与可持续发展，最终实现更高的作物产量和更好的土壤健康。
📄 摘要（原文）
Data-driven agriculture, which integrates technology and data into agricultural practices, has the potential to improve crop yield, disease resilience, and long-term soil health. However, privacy concerns, such as adverse pricing, discrimination, and resource manipulation, deter farmers from sharing data, as it can be used against them. To address this barrier, we propose a privacy-preserving framework that enables secure data sharing and collaboration for research and development while mitigating privacy risks. The framework combines dimensionality reduction techniques (like Principal Component Analysis (PCA)) and differential privacy by introducing Laplacian noise to protect sensitive information. The proposed framework allows researchers to identify potential collaborators for a target farmer and train personalized machine learning models either on the data of identified collaborators via federated learning or directly on the aggregated privacy-protected data. It also allows farmers to identify potential collaborators based on similarities. We have validated this on real-life datasets, demonstrating robust privacy protection against adversarial attacks and utility performance comparable to a centralized system. We demonstrate how this framework can facilitate collaboration among farmers and help researchers pursue broader research objectives. The adoption of the framework can empower researchers and policymakers to leverage agricultural data responsibly, paving the way for transformative advances in data-driven agriculture. By addressing critical privacy challenges, this work supports secure data integration, fostering innovation and sustainability in agricultural systems.