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1. 联邦学习概述

1. 大数据隐私保护挑战

1. 联邦学习隐私保护机制

1. 安全多方计算技术

1. 同态加密技术

1. 差异隐私技术

1. 数据联邦化与数据治理

1. 联邦学习隐私保护未来趋势

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大数据隐私保护挑战

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大数据隐私保护挑战

1. 匿名化技术通过移除或修改个人识别信息 (PII)，将原始数据转换为去标识化数据

。

2. 广泛应用于医疗保健、金融和零售等行业，保护敏感个人信息的隐私。

3. 包括 k 匿名、l 多样性和差分隐私等多种匿名化技术，在保证数据效用的同时，

最大程度地降低重识别风险。

 主题名称：同态加密

1. 一种密码学技术，允许在加密数据上进行计算，而无需解密。

2. 在联邦学习中，同态加密使参与方能够协同训练模型，同时保持彼此数据集的私

密性。

3. 仍处于发展阶段，计算效率和密钥管理等方面还存在挑战。

 主题名称：数据匿名化

大数据隐私保护挑战

1. 一种分布式机器学习技术，允许多个参与方在不共享原始数据的情况下协作训练

模型。

2. 通过本地更新和模型聚合，保护参与方的隐私，同时允许从联合数据集获得见解

。

3. 在医疗保健、财务和制造业等领域具有广泛的应用，但仍受限于通信成本和数据

异构等挑战。

 主题名称：差分隐私

1. 一种隐私保障技术，为统计查询提供可证明的隐私保护保证。

2. 通过添加随机噪声或其他机制，模糊个人数据，同时保持聚合查询的实用性。

3. 在大数据分析和调查研究中得到广泛应用，但计算开销和数据效用之间存在权衡

。

 主题名称：联邦学习

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