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联邦学习中的数据隐私保护.pptx

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1. 联邦学习简介

1. 数据孤岛问题及影响

1. 联邦学习中的数据隐私挑战

1. 联邦学习数据隐私保护技术

1. 同态加密保护数据传输安全

1. 差分隐私技术保障数据匿名性

1. 联合学习维护数据所有权

1. 监管框架与隐私保护

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联邦学习简介

联

邦

学

习

中

的

数

据

隐

私

保

护

联邦学习简介

联邦学习背景

* 数据孤岛问题严重，阻碍机器学习和人工智能的发展。

* 联邦学习通过在不共享原始数据的情况下联合训练模型，解决数据隐私保护问题。

联邦学习架构

* 由一个协调者和多个参与者组成。

* 参与者在本地训练本地模型，并向协调者发送模型更新。

* 协调者汇总更新，生成全局模型。

联邦学习简介

 联邦学习算法

* 聚合算法：用于汇总参与者模型更新，如联邦平均或模型联

邦。

* 优化算法：用于更新模型参数，以提高模型性能。

 联邦学习数据隐私保护

* 差分隐私：通过添加噪声防止模型推断个体数据。

* 安全多方计算：在不共享数据的情况下进行联合计算。

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