联邦学习多方计算通信效率隐私保护可扩展性

CE-Fed：通信高效的联邦学习在分散环境中保护隐私和提高AI模型准确性的新方法

0ScienceDirect提供的内容列表0数组0期刊主页：www.elsevier.com/locate/array0CE-Fed：通信高效的多方计算启用的联邦学习0Renuga Kanagavelu a，�，Qingsong Wei a，Zengxiang Li b，Haibin Zhang a，...

隐私计算 — 联邦学习 — Overview

标签：人工智能深度学习机器学习

为了解决以上问题，谷歌提出联邦学习（FL， federated learning）技术，其通过将机器学习的数据存储和模型训练阶段转移至本地用户，仅与中心服务器交互模型更新的方式有效保障了用户的隐私安全。......................

移动边缘网络中联邦学习效率优化综述

标签：人工智能机器学习

移动边缘网络中联邦学习效率优化综述

虚拟专题：联邦学习 | 联邦学习隐私保护研究进展

标签：算法人工智能大数据

来源：大数据期刊联邦学习隐私保护研究进展王健宗,孔令炜,黄章成,陈霖捷,刘懿,卢春曦,肖京平安科技（深圳）有限公司，广东深圳 518063摘要：针对隐私保护的法律法规相继出...

3、隐私计算--联邦学习

标签：密码学

联邦学习

安全多方计算框架最全合集（持续更新）

标签：信息安全网络安全安全多方计算

本文对现有安全多方计算/学习框架进行了全面、系统的梳理，持续更新，建议收藏！

联邦学习&云计算&边缘计算的应用场景及异同点

标签：联邦学习云计算边缘计算

联邦学习是一个分布式的机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。其技术能有效解决数据孤岛问题,让参与方在不共享数据的基础上联合建模,能从...

读懂联邦学习中的安全与隐私问题（全）

标签：人工智能深度学习安全

该篇是2021年发表在《Future Generation Computer Systems》期刊上的一篇综述论文，主要介绍了联邦学习中可能面对的所有安全与隐私威胁问题，比较详细和具体的进行了综述，是篇还不错的文章，建议读原文。...

联邦学习框架和数据隐私综述

标签：深度学习人工智能 keras

联邦学习。

27. 终于把隐私计算、联邦学习、多方安全计算、机密计算、差分隐私全搞清楚了！

标签：系统安全网络安全算法

密文计算无须经过密钥方，既可以减少通信代价，又可以转移计算任务，由此可平衡各方的计算代价，利用同态加密技术可以实现让解密方只能获知最后的结果，而无法获得每一个密文的消息，可以提高信息的安全性。...

通信高效的联邦学习：CE-Fed 提高隐私保护与性能的新型模型聚合机制

标签：数组15 科学出版 CE-Fed 联邦学习数据隐私

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隐私保护-联邦学习&同态

标签： python 开发语言网络安全

联邦学习隐私保护

防御恶意联邦学习攻击的区块链异步通信框架

标签：联邦学习框架边缘计算数据隐私保护城市信息化建设智慧城市治理

联邦学习智慧城市隐私安全公式加密边缘计算异步通信差异隐私A B S T R A C T为提升智慧城市信息化建设的数据通信处理能力，防御内部通信参与者的恶意联合攻击，研究了利用函数加密、区块链、差分隐私等技术，防御...

「机密计算-隐私计算」科普

标签：隐私计算多方安全计算联邦学习

本文关键字：隐私计算、多方安全计算、联邦学习、同态加密、机密计算、差分计算、Pravicy、隐私

2月份隐私计算、联邦学习的市场概览

标签：边缘计算数据分析数据挖掘

2023年2月份隐私计算、联邦学习的市场概览

《联邦学习》阅读笔记

标签：联邦学习人工智能

作者：杨强，刘洋，程勇

虚拟专题：联邦学习 | 面向隐私保护的非聚合式数据共享综述

标签：算法大数据编程语言

来源：通信学报面向隐私保护的非聚合式数据共享综述李尤慧子1,殷昱煜1,高洪皓2,3,金一4,王新珩51杭州电子科技大学计算机学院，浙江杭州 3100182上海大学计算机工程与...

保护隐私的联邦学习中的注意力蒸馏算法

标签：保护隐私联邦学习分布式训练多样性与共识图像分类与分割任务

15076集成注意力蒸馏在保护隐私的联邦学习中的应用Xuan Gong1，2，Abhishek Sharma2，Srikrishna Karanam2，ZiyanWu2，Terrence Chen2，David Doermann1，Arun Innanje21University at Buffalo，Buffalo NY2 United ...

联邦学习应用研究现状及发展趋势

标签：联邦学习去中心化人工智能

本文章主要参考第32届国际人工智能联合会议（IJCAI）上由清华大学人工智能研究院知识工程研究中心（KEG）、北京智谱华章科技有限公司、开放群岛开源社区联合编写的《2023联邦学习全球研究与应用趋势报告》，对重点...

【论文阅读】异构联邦学习综述：最新进展与研究挑战

标签：论文笔记机器学习人工智能

这是关于一篇异构联邦学习的综述，希望...联邦学习：机器学习的分布式计算方法，旨在让多个参与方共同训练模型，而无需将其原始数据集集中存储在一个地方。这种方法允许在保护数据隐私的前提下，进行模型的训练和更新。

KBS 2021 | 联邦学习综述

标签：联邦学习综述论文阅读

KBS 2021 | 联邦学习综述

联邦学习（（Federated Learning，FL）

标签：深度学习机器学习人工智能

联邦学习相关概念、领域热点、挑战与前景。联邦学习的定义、特点、框架、迭代流程、分类；领域亟待解决的问题；主要研究方向、热点和前景展望。

联邦学习基础

标签：机器学习

1.背景随着国家日益重视数据安全，数据在安全合规的前提下自由流动，已成了大势所趋。公司企业所拥有的数据往往都有...联邦学习的目标是在保证数据隐私安全及合法合规的基础上，实现共同建模，提升AI模型的效果。 ...

隐私计算，联邦学习

标签：人工智能大数据隐私计算

隐私计算，联邦学习，KFserving

隐私计算与区块链的融合思考

标签：区块链

隐私计算是使数据“可用不可见”的技术，实践中仍存在着一些问题，例如，多方安全计算受到网络带宽或者延迟的影响，联邦学习对参与方和服务器之间的通信稳定性和带宽要求较高，可信执行环境依靠的是硬件，硬件的升级...

（Model-Contrastive Federated Learning）模型对比联邦学习

标签： python 计算机视觉人工智能

联邦学习使多方能够在不交流本地数据的情况下协作训练机器学习模型。联邦学习的一个关键挑战是处理各方本地数据分布的异质性。尽管已经提出了许多研究来应对这一挑战，但我们发现它们无法在具有深度学习模型的图像...

万字整理联邦学习系统架构设计参考

标签：深度学习自然语言处理数据挖掘

引言联邦学习定义了一个机器学习框架，在这个框架下，不同的...动，也不会泄露用户隐私或影响数据规范，因此，联邦学习是数据孤岛问题的一个可能的解决方案。为了在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下继续进

联邦学习综述（二）——联邦学习的分类、框架及未来研究方向

标签：人工智能算法联邦学习

前两章对联邦学习的定义并没有讨论如何具体地设计一种联邦学习的实施方案。在实际中，孤岛数据具有不同分布特点，根据这些特点，我们可以提出相对应的联邦学习方案。

"VF-CART算法：垂直联邦学习下的通信高效决策树与随机森林

标签： VFL算法沙特国王大学隐私保护机器学习沙特出版许可

垂直联邦学习CART决策树同态加密A B S T R A C T随着人们对隐私的日益关注以及现实场景中数据分布在多方之间的事实，垂直联邦学习（VFL）变得越来越重要。使机器学习算法适应VFL设置的趋势越来越明显。决策树和随机...

区块链与联邦学习综述

标签：区块链联邦学习

本期分享的论文是由Dinh C. Nguyen等人在2021年发表在IEEE Internet of Things Journal的文章《Federated Learning Meets Blockchain in Edge Computing Opportunities and Challenges》。