联邦学习中的隐私保护-第1篇分析

1/1联邦学习中的隐私保护第一部分联邦学习概念及隐私保护挑战 2第二部分差分隐私在联邦学习中的应用 4第三部分同态加密与联邦学习的结合 7第四部分多方安全计算在联邦学习中的作用 9第五部分联邦学习中数据的脱敏处理 12第六部分通信安全保障下的联邦学习 14第七部分联邦学习中的模型隐私保护 16第八部分联邦学习隐私保护的监管与合规 19

第一部分联邦学习概念及隐私保护挑战关键词关键要点联邦学习概念

1.联邦学习是一种分布式机器学习范式，其中多个参与者（例如设备或组织）协作训练机器学习模型，而无需共享各自的原始数据。

2.每个参与者在本地持有自己的数据集，并根据模型进行训练，然后将训练后的模型更新与其他参与者交换。

3.通过聚合这些模型更新，可以创建全局模型，该模型与集中训练的模型具有相似的性能。

联邦学习中的隐私保护挑战

1.数据异质性：联邦学习中的参与者通常拥有不同的数据分布和格式，这会给数据聚合和模型训练带来挑战。

2.对抗性攻击：恶意参与者可能会注入对抗性示例或操纵模型更新，以泄露其他参与者的敏感信息。

3.模型窃取：攻击者可能利用联邦学习过程的中间结果来推断全局模型，从而损害参与者的知识产权和商业利益。

4.数据泄露：模型更新和聚合过程可能会导致敏感信息的泄露，尤其是当参与者拥有高度敏感的数据时。

5.监管和合规：联邦学习涉及多方参与和数据共享，这需要仔细考虑监管和合规要求，以确保隐私和数据的安全。

6.隐私增强技术：联邦学习的持续发展需要探索和部署新的隐私增强技术，例如差分隐私和同态加密，以进一步保护参与者的数据。联邦学习概念及隐私保护挑战

联邦学习概述

联邦学习是一种机器学习范例，允许分布在不同实体和设备上的数据进行协作式训练，而无需共享原始数据。它特别适用于需要保护数据隐私和敏感性的场景，例如医疗保健、金融和制造业。

在联邦学习中，参与者（通常是设备或机构）拥有各自的本地数据集。他们本地训练各自的模型，然后将模型参数共享给一个协调器。协调器聚合这些参数，并将其用作更新全局模型。该过程不断迭代，直到达到预定的训练目标。

隐私保护挑战

联邦学习面临着几个与隐私保护相关的挑战：

*数据泄露：即使不共享原始数据，联邦学习过程也可能导致数据泄露。攻击者可以利用模型参数来推断敏感信息，例如个人健康记录或财务数据。

*模型攻击：攻击者可能对联邦学习模型发动攻击，以窃取敏感信息或操纵预测。例如，他们可以通过向本地数据集注入恶意数据来污染全局模型。

*隐私异质性：参与联邦学习的实体可能拥有不同级别的隐私要求。一些实体可能愿意共享更多信息，而另一些实体可能需要更严格的保护。平衡这些不同的隐私需求至关重要。

缓解隐私风险的方法

为了缓解联邦学习中的隐私风险，已经提出了多种方法：

*数据混淆：通过应用加密、哈希或其他技术对本地数据进行混淆，可以防止直接访问原始数据。

*差分隐私：通过添加随机噪声或其他扰动技术，可以保护个人数据在聚合过程中的隐私。

*安全多方计算（MPC）：MPC协议允许实体在不泄露原始数据的情况下协作执行计算。

*加密模型训练：通过使用同态加密技术，可以在加密状态下对模型进行训练。这允许模型参数在共享之前加密，从而保护数据隐私。

*隐私增强算法：例如联邦平均算法和局部分布式梯度下降，可以设计算法来固有地增强隐私。

结论

联邦学习提供了一种协作训练模型的方法，同时保护分布在不同实体上的数据的隐私。然而，它也面临着与隐私保护相关的挑战，例如数据泄露、模型攻击和隐私异质性。为了缓解这些风险，可以使用各种方法，包括数据混淆、差分隐私和加密技术。通过仔细考虑和实施隐私保护措施，联邦学习可以成为实现数据隐私和协作机器学习之间平衡的强大工具。第二部分差分隐私在联邦学习中的应用关键词关键要点差分隐私在联邦学习中的数据噪声

-差分隐私通过向参与者的数据中添加噪声来保护参与者隐私。

-噪声水平决定了隐私保护级别，更高水平的噪声提供更强的隐私保证。

-差分隐私数据噪声技术包括拉普拉斯噪声、高斯噪声和指数噪声等。

差分隐私在联邦学习中的模型噪声

-模型噪声通过修改联邦平均模型来保护隐私，而不是直接修改参与者数据。

-大模型和小模型噪声是两种常用的模型噪声技术。

-模型噪声技术可以保护模型参数和模型预测免受推理攻击。

差分隐私在联邦学习中的加密技术

-同态加密允许在加密数据上执行计算，而无需解密。

-安全多方计算（MPC）允许多个参与方在不共享其原始数据的情况下共同计算函数。

-这些加密技术可以保护联邦学习中的数据传输和模型更新。

差分隐私在联邦学习中的联邦平均

-联邦平均是联邦学习中一种常见的聚合技术，使用差分隐私噪声来保护参与者隐私。

-加权联邦平均根据参与者对模型贡献的大小赋予不同权重。

-剪枝联邦平均通过去除不重要的模型更新来提高效率和隐私。

差分隐私在联邦学习中的去标识化技术

-去标识化技术通过删除或修改个人可识别信息（PII）来保护参与者隐私。

-k-匿名化确保同一组中至少有k个参与者具有相同的PII。

-l-多样化确保同一组中至少有l个不同的PII值。

差分隐私在联邦学习中的联邦迁移学习

-联邦迁移学习利用不同参与者数据集之间的相似性来提高模型性能。

-差分隐私技术可以保护参与者数据在迁移学习过程中的隐私。

-联邦迁移学习中的差分隐私需要考虑跨域数据隐私和模型隐私问题。差分隐私在联邦学习中的应用

联邦学习是一种分布式机器学习范式，允许多个参与方在不共享原始数据的情况下协同训练模型。然而，联邦学习也带来了隐私风险，因为参与方可能无法控制其数据在整个联邦中的使用方式。

差分隐私是一种隐私保护技术，可通过在数据中添加少量的随机噪声来确保个人数据的隐私。在联邦学习中，差分隐私可以通过以下方式应用：

1.保护模型训练数据

通过在模型训练数据中添加噪声，差分隐私可以防止参与方推断个体数据。这可以通过使用拉普拉斯机制或高斯机制等技术来实现。

2.保护模型更新

在联邦学习中，参与方定期交换模型更新以训练全局模型。差分隐私可以应用于模型更新，以防止参与方推断其他参与方模型的敏感信息。这可以通过使用微分隐私机制来实现，该机制确保模型更新不会泄露有关任何单个参与方的信息。

3.保护模型预测

联邦学习的目的是训练模型以执行预测任务。差分隐私可以应用于模型预测，以防止参与方根据模型的预测推断个体数据。这可以通过使用随机化响应机制或输出扰动机制等技术来实现。

差分隐私在联邦学习中的应用具有以下优势：

*提供隐私保证：差分隐私确保个体数据的隐私，即使参与方行为恶意。

*支持协作式训练：差分隐私允许参与方协同训练模型，而无需共享原始数据。

*提高模型鲁棒性：差分隐私通过在数据中添加随机噪声提高模型对对抗性攻击的鲁棒性。

然而，差分隐私在联邦学习中也存在一些挑战：

*降低数据质量：噪声的添加会降低数据质量，这可能会影响模型的性能。

*计算开销：实现差分隐私机制会增加计算开销，这可能会影响联邦学习系统的可扩展性。

为了解决这些挑战，有以下研究方向：

*开发更有效的差分隐私机制，以最大限度地减少对数据质量的影响。

*探索联邦学习框架的优化，以减少差分隐私机制的计算开销。

*研究差分隐私与其他隐私保护技术相结合的方法，以增强隐私保护能力。

结论

差分隐私是联邦学习中一种强大的隐私保护工具。它可以通过保护模型训练数据、模型更新和模型预测来确保个体数据的隐私。然而，差分隐私在联邦学习中的应用也存在挑战，需要进一步的研究来解决这些挑战。随着差分隐私机制的不断发展和完善，它有望成为联邦学习中不可或缺的隐私保护技术。第三部分同态加密与联邦学习的结合关键词关键要点同态加密的原理

-同态加密是一种加密算法，允许在加密数据上进行计算，而无需先解密。

-同态加密可用在数字签名、数字货币和联邦学习等领域，以提高数据隐私和安全性。

-同态加密的类型包括加法同态加密和乘法同态加密，分别允许在加密文本上进行加法或乘法运算。

同态加密在联邦学习中的应用

-在联邦学习中，数据保持分散在不同的参与者手中，但可以在不共享原始数据的情况下共同训练模型。

-同态加密可以在不透露原始数据的情况下在加密数据上进行训练和推理。

-同态加密还允许联邦学习模型在不同的云平台或组织之间协作和共享。同态加密与联邦学习的结合

同态加密是一种加密技术，允许对密文直接进行代数运算，而无需先解密。这使其非常适合联邦学习，其中多个参与者协作训练机器学习模型，同时保持其数据隐私。

在联邦学习中，同态加密用于保护训练数据和模型参数的隐私。参与者将他们的数据集加密，然后将加密后的数据发送给中央服务器。服务器使用同态加密对这些加密数据集执行模型训练，而无需解密它们。训练完成后，服务器将训练好的同态加密模型返回给参与者。

参与者使用他们的私钥解密模型，获得明文模型。由于训练是在加密数据上进行的，因此参与者在不泄露其数据的情况下仍然能够训练和获得有用的模型。

同态加密在联邦学习中的具体应用

*安全的多方计算（SMC）：同态加密可以实现SMC，其中多个参与者可以在加密数据的操作和共享时进行协作计算。这在联邦学习中用于训练涉及多个参与者的复杂模型。

*梯度共享：在联邦学习中，参与者共享他们对本地数据集训练模型的梯度。通过对这些梯度进行同态加密，可以安全地聚合梯度，用于训练全局模型，同时保护参与者的梯度隐私。

*参数共享：在联邦学习中，参与者共享模型参数以训练全局模型。对这些参数进行同态加密可以保护参与者的模型隐私，避免泄露其敏感信息。

同态加密的优点

*端到端隐私保护：同态加密在整个联邦学习过程中保护数据和模型隐私，从训练到推理。

*高效率：现代同态加密算法提供了高效率，使联邦学习能够在现实世界应用中进行。

*灵活性：同态加密可以与各种机器学习算法集成，使其成为联邦学习中一种通用的隐私保护工具。

未来发展方向

同态加密在联邦学习中的应用仍在不断发展。未来研究方向包括：

*提高同态加密效率：开发更有效率的同态加密算法，以实现更复杂的联邦学习任务。

*探索新的同态加密方案：研究新的同态加密方案，以提供额外的隐私保护功能，例如同态多项式加密。

*集成其他隐私保护技术：将同态加密与其他隐私保护技术相结合，例如差分隐私和联邦迁移学习，以进一步增强联邦学习的隐私性。第四部分多方安全计算在联邦学习中的作用关键词关键要点联邦学习中多方安全计算的作用

主题名称：多方安全计算（MPC）概述

1.MPC是一种密码学技术，允许多个参与方在不共享其原始数据的情况下进行联合计算。

2.MPC确保数据的机密性，即各方无法推断出其他方的私有信息。

3.MPC的安全依赖于密码学原语，如秘密共享、同态加密和可验证秘密共享。

主题名称：MPC在联邦学习中的应用

多方安全计算在联邦学习中的作用

联邦学习是一种分布式机器学习技术，允许多方在不共享底层数据的情况下协同训练模型。多方安全计算（MPC）在联邦学习中发挥至关重要的作用，它提供了一种在保证数据隐私和安全性的前提下进行联合计算的方法。

#MPC的工作原理

MPC是一种密码学技术，允许多个参与方在不透露其原始数据的情况下进行联合计算。其基本原理是将计算任务分解成多个小步骤，并在参与方之间分发这些步骤。每个参与方仅执行自己的步骤，并与其他参与方交换中间结果。通过对这些中间结果的组合，最终可以得到联合计算结果，而无需任何一方泄露其原始数据。

#MPC在联邦学习中的应用

在联邦学习中，MPC可用于保护参与方的数据隐私，同时仍能实现模型的联合训练。具体来说，MPC可用于执行以下关键任务：

*安全梯度计算：在联邦学习中，各参与方需要共享他们对本地模型训练的梯度。MPC可用于安全地聚合这些梯度，而无需参与方透露其原始数据。

*联合模型训练：MPC可用于将参与方的局部模型联合训练成一个全局模型。参与方仅共享他们对局部模型的更新，而无需共享原始数据。

*评估和验证：MPC可用于安全地评估和验证联邦学习模型的性能，而无需参与方共享其原始数据或标签。

#MPC的优势

MPC在联邦学习中提供以下优势：

*数据隐私：MPC保证了参与方的数据隐私，因为他们无需共享其原始数据。这对于处理敏感数据（如医疗记录或财务信息）的联邦学习应用至关重要。

*安全计算：MPC确保了联合计算的安全性，即使参与方之间存在恶意参与者。这防止了数据泄露或模型操纵等攻击。

*可扩展性：MPC协议可扩展到处理大量数据和参与方，这对于大规模联邦学习应用至关重要。

#MPC的挑战

尽管MPC在联邦学习中具有显著优势，但它也面临一些挑战：

*计算复杂性：MPC计算可能很复杂，尤其是在处理大数据集时。这会导致模型训练和推理时间的增加。

*通信开销：MPC协议需要参与方之间进行大量的通信。这可能会成为带宽受限网络中的瓶颈。

*协议选择：有许多不同的MPC协议可供选择，每个协议都有其自身的优势和劣势。选择最适合特定联邦学习应用的协议至关重要。

#总结

多方安全计算在联邦学习中发挥着至关重要的作用，它提供了在保持数据隐私和安全性的同时进行联合计算的方法。MPC允许参与方共享数据和模型更新，而无需泄露其原始数据。通过解决联邦学习中固有的数据共享挑战，MPC促进了更广泛的协作和创新。随着MPC技术的不断发展，它将在联邦学习和其他隐私保护机器学习应用中发挥越来越重要的作用。第五部分联邦学习中数据的脱敏处理关键词关键要点【联邦学习中数据脱敏处理】

1.数据脱敏的基本概念：指通过各种技术手段，对原始数据中的敏感信息进行处理，使其无法被非法获取或利用，同时又不影响数据的可用性和完整性。

2.数据脱敏的技术方法：包括数据掩码、数据混淆、数据加密、数据替换、数据合成等，不同方法适用于不同类型的数据和脱敏需求。

3.数据脱敏的实现方式：可以采用中心化或分布式的方式进行，中心化方式由一个中心节点负责数据脱敏，分布式方式由多个节点合作完成数据脱敏。

【联邦学习中同态加密技术】

联邦学习中的数据的脱敏处理

联邦学习是一种机器学习范式，允许在不共享原始数据的情况下，从分布在多个参与者处的不同数据集上训练联合模型。由于隐私问题，数据脱敏对于联邦学习至关重要，因为它可以保护敏感信息不受未经授权的访问。

数据脱敏技术

联邦学习中使用的常见数据脱敏技术包括：

*差分隐私：在查询或操作数据集时添加随机噪声，以保护个体数据，同时保留全局模式。

*k-匿名性：将个人数据与其他k-1个相似记录聚类，以降低身份识别的风险。

*同态加密：使用加密算法，允许在密文中对数据执行数学操作，而无需解密。

*联邦averaging：对参与者计算的模型更新进行加权平均，以创建联合模型，而不会泄露任何个别数据集。

数据脱敏的类型

根据脱敏的粒度，数据脱敏可以分为：

*记录级脱敏：对个别记录应用脱敏技术，例如差分隐私或k-匿名性。

*属性级脱敏：特定属性或特征的脱敏，例如通过同态加密或联邦averaging。

*细粒度脱敏：针对数据集的特定部分，例如与特定个体或敏感信息相关的数据点进行脱敏。

实施数据脱敏

实施数据脱敏涉及以下步骤：

*定义敏感信息：确定需要保护的个人或敏感信息类型。

*选择脱敏方法：根据敏感信息类型和联邦学习用例选择合适的脱敏技术。

*设置脱敏参数：配置脱敏算法的参数，例如噪声水平或k-匿名性阈值。

*应用脱敏：使用选定的方法对数据集进行脱敏。

*评估脱敏效率：评估脱敏过程的有效性，确保它保护敏感信息，同时维持模型性能。

挑战与解决办法

数据脱敏在联邦学习中面临着一些挑战，包括：

*信息损失：脱敏可能会导致信息丢失，从而降低模型性能。

*计算开销：某些脱敏技术，例如同态加密，需要大量计算资源。

*隐私与效用之间的权衡：数据脱敏需要在保护隐私和保留数据效用之间权衡。

解决这些挑战的办法包括：

*差分隐私保证：使用谨慎设置的差分隐私参数，以最大限度地减少信息损失。

*优化算法：开发算法来提高脱敏技术的计算效率。

*联合模型训练：采用联合模型训练方法，通过将来自不同参与者的脱敏数据汇总，以提高效用。

结论

数据脱敏是联邦学习中保护敏感信息隐私的关键。通过使用不同的脱敏技术，联邦学习参与者可以在不共享原始数据的情况下，协作训练联合模型，同时保护个体隐私。随着联邦学习的不断发展，数据脱敏技术也在不断改进，以应对不断变化的隐私需求。第六部分通信安全保障下的联邦学习通信安全保障下的联邦学习

联邦学习是一种分布式机器学习技术，允许参与者在不共享原始数据的情况下共同训练机器学习模型。通信安全是联邦学习中的一个关键问题，因为它涉及到参与者之间敏感数据的传输。

同态加密

同态加密是一种加密技术，允许在加密数据上执行计算，而无需解密。这对于联邦学习非常有用，因为参与者可以加密其原始数据并仍然能够参与模型训练。同态加密方案的缺点是计算复杂度较高，并且随着数据维度和模型复杂度的增加，效率会降低。

安全多方计算（MPC）

MPC是一种加密技术，允许参与者在不透露其原始数据的情况下共同计算函数。MPC通过使用称为秘密共享的技术来保护数据。秘密共享将数据分成多个部分，每个部分由不同的参与者持有。只有当所有参与者组合他们的部分时，才能恢复原始数据。MPC比同态加密更安全，但计算成本也更高。

差异隐私

差异隐私是一种数据扰动技术，可以保护数据隐私，同时仍然允许学习有意义的模型。差异隐私通过在不改变整体统计信息的情况下向数据添加随机噪声来实现。这使得攻击者难以从模型中推断出个体数据。然而，差异隐私可能会降低模型的准确性，因为添加噪声可能会模糊数据。

FederatedAveraging（联邦平均）

FederatedAveraging(FedAvg)是一种联邦学习算法，利用差异隐私来保护数据。FedAvg通过本地更新模型，然后将更新的梯度聚合来训练模型。聚合是在中心服务器上进行的，而梯度则在本地加密。FedAvg是一种高效的算法，可以用于大规模训练模型，同时保护数据隐私。

LocalDifferentialPrivacy(本地差异隐私)

本地差异隐私(LDP)是差异隐私的一个变体，它允许在本地设备上应用数据扰动。LDP比传统的差异隐私更有效率，因为它减少了与中心服务器的通信量。LDP算法通过在本地添加噪声来保护数据，然后将噪声添加数据聚合到中央服务器​​上。

通信安全协议

通信安全协议有助于确保联邦学习中的数据传输安全。这些协议包括安全套接字层（SSL）/传输层安全性（TLS），它提供加密和身份验证，以及虚拟专用网络（VPN），它创建安全的私有网络连接。

结论

通信安全保障对于联邦学习的成功部署至关重要。通过使用同态加密、MPC、差异隐私、FedAvg、LDP和通信安全协议，可以保护参与者数据的隐私，同时仍能共同训练机器学习模型。这些技术为在医疗保健、金融和零售等行业进行安全且有效的联邦学习铺平了道路。第七部分联邦学习中的模型隐私保护关键词关键要点联邦学习中的模型隐私保护

【数据异构性处理】

1.解决不同参与方数据集中的差异，确保模型训练有效。

2.保护敏感数据隐私，采用联邦平均、安全多方计算（SMC）等技术实现数据加密共享。

3.探索合成数据、生成对抗网络（GAN）等方法，生成虚拟数据代替原始数据进行模型训练。

【模型训练协议设计】

联邦学习中的模型隐私保护

简介

联邦学习是一种分布式机器学习范例，它允许多个参与者在不共享其原始数据的情况下协作训练模型。这对于保护隐私至关重要，因为参与者可能不愿意共享敏感数据，例如医疗记录或财务信息。

模型隐私威胁

联邦学习面临多种模型隐私威胁：

*模型窃取：攻击者可以窃取训练有素的模型，并利用它来进行恶意活动，例如数据泄露或欺诈。

*模型反转：攻击者可以从训练有素的模型中推断出敏感数据，即使参与者没有显式地分享数据。

*模型提取：攻击者可以提取模型中的特定知识，例如预测规则，并利用它来对未见数据进行推断。

保护模型隐私的方法

为了保护模型隐私，可以采用多种方法：

安全多方计算(SMC)

SMC是一种加密技术，允许多个参与者在不泄露其各自输入的情况下联合计算函数。这可以用于在不共享原始数据的情况下训练联合模型。

差异隐私

差异隐私是一种数据发布技术，它添加随机噪声以确保数据集更改中涉及的任何特定记录都不会显着影响发布的结果。这可以用于训练对个人记录中的特定更改不敏感的模型。

联合模型训练

联合模型训练涉及使用联邦平均算法或其他协作学习技术训练模型。这些算法通过迭代地汇总参与者模型的更新来工作，同时防止模型参数的直接共享。

联邦模型蒸馏

联邦模型蒸馏是一种技术，它允许一个全局模型从多个参与者模型中学习，而无需直接访问原始数据。通过将参与者模型中的知识蒸馏到全局模型中，可以保护模型隐私。

同态加密

同态加密是一种加密技术，它允许对密文进行计算，而无需解密。这可以用于在密文数据上训练模型，从而保护模型输入和输出的隐私。

其他保护措施

除了这些技术方法之外，还需要考虑其他保护措施来增强模型隐私，例如：

*访问控制：限制对训练有素模型的访问，仅限于授权人员。

*审计和监控：定期审核模型使用情况，以检测可疑活动。

*法医分析：开发工具来调查模型隐私泄露并确定责任人。

结论

保护联邦学习中的模型隐私至关重要，以保护参与者的数据和防止恶意活动。通过采用安全多方计算、差异隐私、联合模型训练、联邦模型蒸馏和同态加密等方法，以及实施适当的保护措施，可以有效地保障模型隐私，同时实现分布式机器学习的优势。第八部分联邦学习隐私保护的监管与合规关键词关键要点法律框架与监管

-完善的联邦学习隐私保护法律法规体系，例如《数据安全法》、《个人信息保护法》，为开展联邦学习提供了明确的法律依据。

-监管机构积极制定联邦学习隐私保护指南和标准，指导联邦学习的合规实践，保障个人信息的安全和合法使用。

数据匿名化与脱敏

-数据匿名化技术通过移除或替换个人身份信息，使得联邦学习模型无法识别个体身份，保护个人隐私。

-数据脱敏技术通过扰动或加密原始数据，有效降低数据泄露风险，同时保证联邦学习算法的有效性。

联邦学习平台安全

-建立安全可控的联邦学习平台，采用加密技术、访问控制和安全审计等措施，防止数据泄露和未经授权访问。

-加强平台风险评估和安全管理，定期开展安全测试和更新，确保平台的持续安全。

隐私保护技术创新

-差异隐私是一种数学技术，通过添加随机噪声和限制数据查询，在保障数据可用性的同时有效保护个人隐私。

-同态加密技术允许在数据加密状态下进行计算，避免敏感信息的暴露，提升联邦学习的安全性。

责任分担与合作

-联邦学习涉及多方参与，明确各方的隐私保护责任，建立责任追溯机制，确保隐私保护措施的有效执行。

-促进跨行业、跨学科的合作，共同探索联邦学习隐私保护的最佳实践，促进技术创新和合规发展。

隐私意识与教育

-加强公众对联邦学习隐私保护的宣传和教育，提高个人对隐私权的意识，促使其主动参与隐私保护措施的实施。

-通过培训和普及，帮助技术人员和联邦学习参与者掌握隐私保护知识和技能，保障联邦学习的合规性和安全性。联邦学习隐私保护的监管与合规

为了保护联邦学习中的个人信息，监管机构和标准组织已制定了一系列法规和指南。

国际法规

*《通用数据保护条例》(GDPR)：欧盟的一项全面数据保护法