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多方学习
superY25
1 年前
联邦学习
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安全聚合
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多方学习
《Secure Analytics-Federated Learning and Secure Aggregation》论文阅读
机器学习模型对数据的分析具有很大的优势,很多敏感数据分布在用户各自的终端。若大规模收集用户的敏感数据具有泄露的风险。 对于安全分析的一般背景就是认为有n方有敏感数据,并且不愿意分享他们的数据,但可以分享聚合计算后的结果。 联邦学习是一种训练数据在多方训练,然后聚合结果得到最终的中心化模型。其中的关键就是多方结果的安全聚合。