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基于差分隐私的联邦学习数据隐私安全技术

黄精武

中国电子科技集团公司第七研究所

联邦学习方法在大数据时代有效解决了“数据孤岛”问题，也在一定程度上保障了数据隐私安全。然而，联邦学习的许多方面仍面临隐私风险。首先归纳总结了联邦学习面临的常见隐私威胁，并针对不同类型的隐私威胁归纳出对应的隐私保护措施；其次重点针对差分隐私方法进行了探讨，归纳总结了一些差分隐私的实现方法；最后基于差分隐私设计了一种适用于联邦学习系统的隐私保护手段。
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【栏　目】 安全与保密
【分　类】 工程技术
【关键词】 联邦学习 隐私安全 差分隐私 拉普拉斯机制
【出　处】 《通信技术》2022年12期 第1618-1625页 （共8页）

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通信技术（2022年12期）

导出/参考文献
[1]黄精武. 基于差分隐私的联邦学习数据隐私安全技术[J]. 通信技术 . 2022(12): 1618-1625.

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