Advertisement

毕业设计-基于同态加密的联邦学习安全聚合系统的Python代码（优质项目）.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目为一款优质的学术作品——《毕业设计-基于同态加密的联邦学习安全聚合系统》，采用Python编程实现。该系统通过运用先进的同态加密技术，确保在分布式环境下的数据隐私与安全性的同时进行有效的模型训练，为联邦学习提供了强大的安全保障机制。 该资源包含一个基于同态加密的联邦学习安全聚合系统的Python源代码项目（高分项目）。所有提供的源码已在本地编译并通过测试，可以正常运行。该项目难度适中，并已由助教老师审核确认能够满足学习与使用需求。如需下载和使用，请放心获取此资源：毕业设计-基于同态加密的联邦学习安全聚合系统python源代码（高分项目）.zip

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 毕业设计-基于同态加密的联邦学习安全聚合系统的Python代码（优质项目）.zip
    优质
    本项目为一款优质的学术作品——《毕业设计-基于同态加密的联邦学习安全聚合系统》，采用Python编程实现。该系统通过运用先进的同态加密技术，确保在分布式环境下的数据隐私与安全性的同时进行有效的模型训练，为联邦学习提供了强大的安全保障机制。 该资源包含一个基于同态加密的联邦学习安全聚合系统的Python源代码项目（高分项目）。所有提供的源码已在本地编译并通过测试，可以正常运行。该项目难度适中，并已由助教老师审核确认能够满足学习与使用需求。如需下载和使用，请放心获取此资源：毕业设计-基于同态加密的联邦学习安全聚合系统python源代码（高分项目）.zip
     
  • Python实现的同态加密联邦学习安全聚合系统源码（期末大作业）.zip
    优质
    该作品为Python编程课程的期末项目，实现了基于同态加密技术的安全联邦学习模型训练。代码能够确保数据隐私的同时进行有效的模型参数聚合与更新。 这是一个95分以上高分必过的课程设计项目——基于同态加密的联邦学习安全聚合系统源码（期末大作业）。下载后可以直接使用无需任何修改，确保可以运行。该项目也可以作为你的期末大作业来完成。
     
  • 联邦学习中同态加密的应用实例
    优质
    本文介绍了在联邦学习环境中应用同态加密技术的具体案例，展示了如何保障数据隐私的同时进行有效的模型训练。通过实际操作演示了该方法的优势与挑战。 同态加密（HE）的概念最早由Rivest等人在1978年提出。这种技术提供了一种处理加密数据的方法，允许对密文进行计算操作，并生成相应的加密结果。解密后的计算结果与直接在明文中执行相同操作的结果一致。根据特性不同，同态加密可以分为全同态、部分同态和半同态三种形式。由于性能等因素的限制，在工业界目前主要使用的是半同态加密算法。本段落讨论了如何利用联邦学习框架，并采用半同态加密作为安全机制来实现加密状态下的Logistic Regression训练。Paillier提出的半同态加密算法是一种加法半同态加密方法，由Pascal Paillier在1999年提出。
     
  • 毕业设计项目-基于联邦学习的电影推荐系统代码包（Java+HTML+Python，使用FATE 1.3.1框架）.zip
    优质
    本作品为基于联邦学习的电影推荐系统，采用Java、HTML及Python语言开发，并利用FATE 1.3.1框架实现数据安全共享与模型训练。代码已打包，便于安装运行。 毕设项目_基于联邦学习的电影推荐系统源码(java+html+python_学习框架FATE1.3.1).zip【项目资源介绍】 1、准备一台配置足够的服务器，并安装CentOS 7操作系统。 2、安装Python 3.6，更改usr/bin链接。 3、安装virtualenv 和 virtualenvwrapper工具。 4、安装JDK 1.8并设置环境变量。 5、安装MySQL 5.6并创建用户和密码。 6、安装Docker 19.08以及 Docker-Compose 1.24.0版本。 7、检查本地的8080，9360，9380端口是否已被占用。 8、通过wget命令下载FATE 1.3.1安装包，并解压。 9、运行install_standalone_docker.sh脚本，在Docker中安装FATE框架。 10、使用docker exec命令启动并执行FATE程序。
     
  • 基于Python的深度学习人脸识别签到系统【优质毕业设计/课程设计项目】.zip
    优质
    本作品为一款基于Python开发的人脸识别签到系统，利用深度学习技术实现高效、精准的人脸检测与识别功能。适合用作高质量的毕业设计或课程设计项目。包含完整源代码和相关文档。 优质毕业设计与课程设计项目包含程序源代码、数据库以及配置环境说明，确保可以完美运行。
     
  • 安全聚合在联邦学习中的应用（SMPC）.pptx
    优质
    本演示文稿探讨了安全多方计算(SMPC)技术在联邦学习框架下的应用，旨在保障数据隐私的同时提高模型训练效率和准确性。 讲述联邦学习安全聚合的PPT完整版主要介绍了谷歌文章《Practical Secure Aggregation for Privacy-Preserving Machine Learning》中的基于安全多方计算的安全聚合方案。
     
  • 基于STM32的视频监控系统源码（优质毕业设计项目）.zip
    优质
    本项目提供了一个基于STM32微控制器的视频监控系统的完整源代码。适用于电子工程和计算机科学专业的学生作为高质量的毕业设计作品，包含硬件连接图、软件编程示例及详细文档说明。 该资源为基于STM32的视频监控系统源码项目，是经过导师指导并获得认可通过的毕业设计作品，评审分数高达98分。所有提供的代码均已在本地编译并通过严格调试确保可以正常运行。 此项目特别适合计算机相关专业的学生进行毕业设计使用或作为实战练习的学习者参考。项目的难度适中，并且内容已经过助教老师的审定确认能够满足学习和使用的需要，如有需求可放心下载及应用。
     
  • FedSTSS: 基于Shamir门限秘密共享的联邦学习安全聚合模型的Python代码实现与对比实验（含文档说明，高分项目）
    优质
    本项目提供了一个基于Shamir门限秘密共享技术的安全联邦学习聚合模型FedSTSS的Python实现，并附带详细的文档和对比实验结果。 项目介绍： 基于Shamir门限秘密共享的联邦学习安全聚合模型（FedSTSS）代码实现及对比实验Python源码+文档说明 该资源包含个人毕业设计项目的全部源码，所有代码经过测试并成功运行后上传，答辩评审平均分高达96分。请放心下载使用！ 1. 项目中的所有代码都已在功能正常且运行无误的情况下才进行上传，请您安心下载。 2. 此项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工学习参考，也适用于初学者进阶学习，并可作为毕业设计、课程作业等项目的资料。同时，它也可以用于初期项目演示。 3. 对于有一定基础的学习者来说，在此基础上进行修改以实现其他功能也是可行的，同样可以应用于毕业设计和课程实验中。 下载后请务必先查看README.md文件（如有），仅供学习参考之用，请勿将其用于商业用途。
     
  • 基于FastAPI框架的在线课程学习系统Python代码（优质项目）.zip
    优质
    这个资源提供了一个使用FastAPI构建的在线课程学习系统的完整Python代码。该项目旨在为学生和教育者提供一个高效、互动的学习平台，包含了用户认证、课程管理等核心功能。适合对Web开发及在线教育领域感兴趣的开发者研究与实践。 基于FastAPI框架的在线课程学习系统python源码（高分项目）.zip包含的源代码已经过本地编译并可直接运行，评审分数达到95分以上。此项目的难度适中，并且内容经过助教老师的审定，完全满足学习和使用的需求。如有需要，请放心下载使用。
     
  • 基于Python的数字识别系统（优质毕设项目）
    优质
    本项目为一款优质的毕业设计作品，开发了一套基于Python语言的高效数字识别系统，旨在展示先进的图像处理与机器学习技术的应用。 手写数字识别系统是一个能够自动识别手写数字的程序。它使用深度神经网络模型，并通过训练大量的手写数字图像样本（如MNIST数据集），学习从输入的手写数字图像中提取特征，从而预测出对应的数字。 该系统基于Python语言开发，利用神经网络技术来实现高效的数字识别功能。在处理过程中，模型会自动分析和理解每个输入的图片，并根据训练得到的知识库准确地将手写的阿拉伯数字匹配到相应的数值上。这种自动化的方法极大地提高了数据处理的速度与准确性，在图像识别领域有着广泛的应用前景。