009_数据隐私在具身人工智能中的保护：从联邦学习到同态加密的隐私增强技术

# 2025年具身AI联邦学习隐私保护示例（基于PySyft/PyTorch）
import torch
import syft as sy
from syft.core.node.vm.vm import VirtualMachine
from syft.core.plan.plan_builder import PLAN_BUILDER_VM

# 初始化隐私计算环境
def init_federated_environment():
    # 创建虚拟机器节点（代表不同的具身AI设备）
    vm1 = VirtualMachine(name="robot1")
    vm2 = VirtualMachine(name="robot2")
    vm3 = VirtualMachine(name="robot3")
    
    # 获取客户端
    client1 = vm1.get_client()
    client2 = vm2.get_client()
    client3 = vm3.get_client()
    
    return [client1, client2, client3]

# 联邦学习训练过程
class PrivacyPreservingFederatedLearning:
    def __init__(self, model, clients, privacy_budget=1.0):
        self.model = model
        self.clients = clients
        self.privacy_budget = privacy_budget
    
    def train(self, num_rounds=10, local_epochs=3):
        for round_idx in range(num_rounds):
            print(f"\n--- 联邦学习轮次 {round_idx+1}/{num_rounds} ---")
            
            # 选择参与本轮训练的客户端
            selected_clients = self._select_clients()
            
            # 本地训练并收集模型更新
            local_updates = []
            for client in selected_clients:
                # 发送模型到客户端（加密传输）
                model_copy = self.model.copy()
                model_ptr = model_copy.send(client)
                
                # 客户端本地训练（带差分隐私）
                self._local_train(model_ptr, client, local_epochs)
                
                # 获取更新后的模型（加密状态）
                updated_model = model_ptr.get()
                
                # 应用安全聚合（防止单个更新泄露信息）
                local_updates.append(updated_model)
            
            # 全局模型聚合
            self._secure_aggregate(local_updates)
            
            # 更新隐私预算
            self._update_privacy_budget(num_rounds)
    
    def _local_train(self, model_ptr, client, epochs):
        # 本地训练逻辑（客户端上执行）
        # 包含差分隐私噪声注入
        pass
    
    def _secure_aggregate(self, updates):
        # 安全聚合算法
        # 使用安全多方计算保护聚合过程
        pass

# 具身AI数据匿名化处理框架（基于差分隐私）
import numpy as np
from diffprivlib.models import GaussianNB
from diffprivlib.mechanisms import Laplace

class PrivacyPreservingDataAnonymizer:
    def __init__(self, epsilon=1.0, delta=1e-5):
        """
        初始化隐私保护数据匿名化器
        epsilon: 隐私预算（越小隐私保护越强）
        delta: 松弛参数（适用于近似差分隐私）
        """
        self.epsilon = epsilon
        self.delta = delta
        self.laplace_mechanism = Laplace(epsilon=epsilon)
    
    def anonymize_sensor_data(self, sensor_data, sensitivity=None):
        """
        对传感器数据应用差分隐私匿名化
        """
        if sensitivity is None:
            # 自动计算敏感度
            sensitivity = np.max(sensor_data) - np.min(sensor_data)
        
        # 应用拉普拉斯机制添加噪声
        anonymized_data = []
        for value in sensor_data.flatten():
            noisy_value = self.laplace_mechanism.randomise(value)
            anonymized_data.append(noisy_value)
        
        return np.array(anonymized_data).reshape(sensor_data.shape)
    
    def k_anonymize_trajectory(self, trajectory_data, k=5):
        """
        对轨迹数据应用k-匿名化
        """
        # 1. 聚类轨迹点
        from sklearn.cluster import DBSCAN
        clustering = DBSCAN(eps=0.05, min_samples=k).fit(trajectory_data)
        
        # 2. 确保每个簇至少有k个点
        anonymized_trajectories = []
        for label in set(clustering.labels_):
            if label == -1:
                continue  # 跳过噪声点
            
            cluster_points = trajectory_data[clustering.labels_ == label]
            if len(cluster_points) >= k:
                # 用簇中心点替换原始点
                centroid = np.mean(cluster_points, axis=0)
                anonymized_trajectories.extend([centroid] * len(cluster_points))
            else:
                # 对于小于k的簇，应用差分隐私
                for point in cluster_points:
                    noisy_point = self.anonymize_sensor_data(
                        point.reshape(1, -1), 
                        sensitivity=0.1
                    )
                    anonymized_trajectories.append(noisy_point.flatten())
        
        return np.array(anonymized_trajectories)

flowchart TD
    subgraph 数据收集层
        A1[选择性收集
最小化原则] --> A2[边缘处理
本地过滤]
        A2 --> A3[初步匿名化
敏感信息移除]
    end
    
    subgraph 数据传输层
        B1[端到端加密
TLS 1.3] --> B2[安全传输协议
量子安全]
        B2 --> B3[传输中混淆
路由隐藏]
    end
    
    subgraph 数据处理层
        C1[联邦学习
分布式训练] --> C2[同态加密
密文计算]
        C1 --> C3[差分隐私
噪声注入]
        C2 --> C4[安全多方计算
联合分析]
    end
    
    subgraph 模型部署层
        D1[隐私保护推理
模型分割] --> D2[局部执行
敏感计算]  
        D2 --> D3[结果混淆
隐私保护]
    end
    
    A3 --> B1
    B3 --> C1
    C4 --> D1

# 同态加密在具身AI中的实现（简化版）
class HomomorphicEncryptionModule:
    def __init__(self):
        # 在实际实现中，这里会初始化SEAL库
        # 由于Python SEAL库的复杂性，这里提供概念性实现
        self.key_size = 2048
        self.public_key = None
        self.private_key = None
        self.relin_keys = None
        
    def setup_keys(self):
        """设置加密密钥"""
        print("生成同态加密密钥对...")
        # 模拟密钥生成过程
        self.public_key = "public_key_mock"
        self.private_key = "private_key_mock"
        self.relin_keys = "relin_keys_mock"
        return self.public_key
    
    def encrypt_sensor_data(self, sensor_data, public_key):
        """加密传感器数据"""
        print(f"使用公钥加密{len(sensor_data)}个传感器数据点...")
        # 模拟加密过程
        encrypted_data = [f"encrypted({val})" for val in sensor_data]
        return encrypted_data
    
    def process_encrypted_data(self, encrypted_data):
        """在加密数据上执行计算"""
        print("在加密状态下处理数据...")
        # 模拟同态计算（例如求和操作）
        processed_result = f"encrypted_sum"
        return processed_result
    
    def decrypt_result(self, encrypted_result):
        """解密计算结果"""
        print("使用私钥解密计算结果...")
        # 模拟解密过程
        decrypted_result = 42.0  # 示例结果
        return decrypted_result

# 具身AI场景中的使用示例
def homomorphic_ai_pipeline():
    # 1. 初始化同态加密模块
    he_module = HomomorphicEncryptionModule()
    
    # 2. 设置密钥（中央服务器完成）
    public_key = he_module.setup_keys()
    
    # 3. 智能体收集数据（本地）
    sensor_data = [23.5, 24.1, 22.9, 25.3, 23.8]  # 示例温度传感器数据
    
    # 4. 智能体使用公钥加密数据
    encrypted_data = he_module.encrypt_sensor_data(sensor_data, public_key)
    
    # 5. 加密数据传输到云端
    print("传输加密数据到云端...")
    
    # 6. 云端在加密数据上执行分析
    encrypted_result = he_module.process_encrypted_data(encrypted_data)
    
    # 7. 只有持有私钥的授权方可以解密结果
    decrypted_result = he_module.decrypt_result(encrypted_result)
    
    print(f"最终分析结果: {decrypted_result}")
    return decrypted_result

# 医疗机器人隐私保护系统架构
class MedicalRobotPrivacySystem:
    def __init__(self):
        self.patient_data_protection = {
            "federated_learning": True,
            "differential_privacy": True,
            "homomorphic_encryption": True,
            "data_minimization": True
        }
    
    def process_patient_interaction(self, sensor_data, patient_id):
        """处理与患者的交互，确保隐私保护"""
        # 1. 数据最小化 - 仅收集必要数据
        minimal_data = self._apply_data_minimization(sensor_data)
        
        # 2. 本地处理 - 敏感数据不离开设备
        local_results = self._local_processing(minimal_data)
        
        # 3. 联邦学习 - 模型更新不包含原始数据
        model_update = self._generate_private_model_update(local_results)
        
        # 4. 差分隐私 - 添加校准噪声
        private_update = self._apply_differential_privacy(model_update)
        
        return private_update
    
    def _apply_data_minimization(self, data):
        # 移除明确的个人身份信息
        return data  # 简化示例
    
    def _local_processing(self, data):
        # 在设备上执行初步处理
        return data  # 简化示例
    
    def _generate_private_model_update(self, results):
        # 生成不泄露原始数据的模型更新
        return results  # 简化示例
    
    def _apply_differential_privacy(self, update):
        # 添加差分隐私噪声
        return update  # 简化示例

隐私影响评估流程:
1. 识别与分类数据 → 2. 评估隐私风险 → 3. 设计缓解措施 → \
4. 实施隐私保护 → 5. 持续监控与更新