多方安全计算、联邦学习、可信计算 对比区别
多方安全计算、联邦学习、可信计算 对比区别相关推荐
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目录 文章目录 目录 前言 联邦学习 联邦学习与分布式机器学习的区别 联邦学习的网络拓扑类型 客户端-服务器拓扑 对等网络拓扑 联邦学习的数据分区类型 横向联邦学习 纵向联邦学习 联邦迁移学习(Fed ...
- 隐私计算--联邦学习
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差分隐私与其他隐私计算技术的联系 写在前面的话 隐私计算 什么是隐私计算? 隐私计算发展趋势 隐私计算的技术 隐私计算体系结构 安全多方计算 联邦学习 可行执行环境 差分隐私 比较 应用场景 发展趋势 ...
- （Model-Contrastive Federated Learning）模型对比联邦学习
摘要 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 ...
- 2月份隐私计算、联邦学习的市场概览
2月份隐私计算.联邦学习的市场概览 摘要:在隐私计算市场中,三股信息流如清风拂面,流转不息.采购意向,犹如花开满园,为供应商和服务提供商探明商机:招标信息,如云卷云舒,为客户了解市场动态提供重要参考: ...
- 如何全面认识联邦学习
作者 | 王健宗 李泽远 何安珣 来源 | 大数据DT 头图 | 下载于视觉中国 什么是联邦学习 联邦学习是一种带有隐私保护.安全加密技术的分布式机器学习框架,旨在让分散的各参与方在满足不向其他参与者 ...
- 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
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5 1 杭州电子科技大学计算机学院,浙江 杭州 310018 2 上海大学计算机工程与科学 ...
- 【问答集锦】联邦学习让隐私保护和海量数据学习兼得！
2020腾讯广告算法大赛专题直播周是由腾讯广告打造的一档大咖直播活动,特邀2020腾讯广告算法大赛的专家评委,针对联邦学习.机器学习.大数据等前沿领域的核心话题进行分享,并为算法爱好者们答疑解惑.我们 ...
- 虚拟专题：联邦学习 | 联邦学习研究综述
来源:网络与信息安全学报 联邦学习研究综述 周传鑫,孙奕,汪德刚,葛桦玮 信息工程大学,河南 郑州 450001 摘要:联邦学习由于能够在多方数据源聚合的场景下协同训练全局最优模型,近年来迅速成为安全 ...
- 联邦学习笔记-《Federated Machine Learning: Concept and Applications》论文翻译个人笔记
联邦学习笔记-<Federated Machine Learning: Concept and Applications>论文翻译个人笔记 摘要 今天的人工智能仍然面临着两大挑战.一是在大 ...
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