[PDF][PDF] 资源受限场景中的联邦学习技术综述
王鹏举， 卢江虎， 刘博超， 葛仕明 - 信息安全学报 - llbbcc.github.io
摘要随着数字经济的快速发展, 数据安全威胁日益严峻, 数据安全已成为数字经济时代最紧迫的
安全问题. 联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习框架, 在实现数据安全和隐私保护的前提下 …
安全问题. 联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习框架, 在实现数据安全和隐私保护的前提下 …
联邦学习攻击与防御综述
吴建汉， 司世景， 王健宗， 肖京 - 大数据, 2022 - infocomm-journal.com
随着机器学习技术的广泛应用, 数据安全问题时有发生, 人们对数据隐私保护的需求日渐显现,
这无疑降低了不同实体间共享数据的可能性, 导致数据难以共享, 形成“数据孤岛” …
这无疑降低了不同实体间共享数据的可能性, 导致数据难以共享, 形成“数据孤岛” …
联邦学习中的信息安全问题研究综述.
段昕汝， 陈桂茸， 陈爱网， 陈晨… - Journal of Computer …, 2024 - search.ebscohost.com
联邦学习作为一种新兴的机器学习技术, 允许多方在不共享原始数据的前提下通过参数交互完成
协同训练, 生成全局模型, 为打破数据孤岛, 整合数据资源提供了新范式, 成为人工智能领域的一 …
协同训练, 生成全局模型, 为打破数据孤岛, 整合数据资源提供了新范式, 成为人工智能领域的一 …
Research progress of privacy issues in federated learning
汤凌韬， 陈左宁， 张鲁飞， 吴东 - Journal of Software, 2021 - jos.org.cn
随着大数据, 云计算等领域的蓬勃发展, 重视数据安全与隐私已经成为世界性的趋势,
不同团体为保护自身利益和隐私不愿贡献数据, 形成了数据孤岛. 联邦学习使数据不出本地就可 …
不同团体为保护自身利益和隐私不愿贡献数据, 形成了数据孤岛. 联邦学习使数据不出本地就可 …
[HTML][HTML] 联邦学习的安全性问题分析
张建红， 李晶， 崔广金 - Software Engineering and Applications, 2022 - hanspub.org
随着大数据和人工智能的快速发展, 人们对数据安全的需求也日益提高. 为了解决目前面临的
隐私保护和数据孤岛问题, 联邦学习受到了各界学者的广泛关注与研究. 虽然联邦学习是一种很 …
隐私保护和数据孤岛问题, 联邦学习受到了各界学者的广泛关注与研究. 虽然联邦学习是一种很 …
[PDF][PDF] 联邦学习中的隐私保护技术
刘艺璇， 陈红， 刘宇涵， 李翠平 - 软件学报, 2021 - jos.org.cn
联邦学习是顺应大数据时代和人工智能技术发展而兴起的一种协调多个参与方共同训练模型的
机制. 它允许各个参与方将数据保留在本地, 在打破数据孤岛的同时保证参与方对数据的控制权 …
机制. 它允许各个参与方将数据保留在本地, 在打破数据孤岛的同时保证参与方对数据的控制权 …
[PDF][PDF] 联邦学习中的隐私问题研究进展
汤凌韬， 陈左宁， 张鲁飞， 吴东 - 软件学报, 2021 - jos.org.cn
随着大数据, 云计算等领域的蓬勃发展, 重视数据安全与隐私已经成为世界性的趋势,
不同团体为保护自身利益和隐私不愿贡献数据, 形成了数据孤岛. 联邦学习使数据不出本地就可 …
不同团体为保护自身利益和隐私不愿贡献数据, 形成了数据孤岛. 联邦学习使数据不出本地就可 …
联邦学习中的安全威胁与防御措施综述
陈学斌， 任志强， 张宏扬 - 计算机应用, 2024 - joca.cn
联邦学习是一种用于解决机器学习中数据共享问题和隐私保护问题的分布式学习方法,
旨在多方共同训练一个机器学习模型并保护数据的隐私; 但是, 联邦学习本身存在安全威胁 …
旨在多方共同训练一个机器学习模型并保护数据的隐私; 但是, 联邦学习本身存在安全威胁 …