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安全聚合在联邦学习中的应用（SMPC）.pptx

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简介：
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。

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  • 安全聚合在联邦学习中的应用（SMPC）.pptx
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    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。
     
  • 腾讯安全的联邦学习.pdf
    优质
    本文档探讨了腾讯安全团队在联邦学习领域的研究与应用，旨在保护用户数据隐私的同时实现模型训练和协作。 随着云计算和大数据技术的持续进步，无论是机构还是个人每天都会产生大量的数据。与此同时，由于人工智能技术和数据处理能力的提升，这些不断产生的海量数据能够被实时计算、分析与挖掘。理论上讲，大数据与人工智能技术的完美结合可以充分挖掘并释放出数据的价值。然而，在现实中，因为数据中包含大量涉及个人隐私和商业机密的信息，因此数据的安全问题也得到了世界各国的关注。
     
  • 差分隐私在联邦学习中的应用案例
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    本案例探讨了差分隐私技术如何应用于联邦学习框架中，确保数据训练过程中的用户隐私安全。通过具体实施细节和实验结果，分析其有效性和实用性。 与集中式差分隐私相比，在联邦学习场景下引入差分隐私技术不仅需要关注数据层面的隐私安全问题，还需考虑用户层面（即客户端）的安全性。需要注意的是，由于添加了噪音数据，在前几轮迭代中算法可能会出现不稳定的情况。读者可以自行调整conf.json文件中的超参数值，例如梯度裁剪参数c和噪音参数sigma等，以观察不同配置对结果的影响。DP-FedAvg算法是将联邦学习的经典Federated Average方法与差分隐私技术相结合的一种方式，具体实现包括本地客户端的参数裁剪和服务端聚合时添加噪音。
     
  • 联邦学习演示文稿.pptx
    优质
    本演示文稿深入探讨了联邦学习的概念、技术框架及其在数据隐私保护和跨机构合作中的应用价值，旨在促进该领域的研究与实践。 人工智能进入新时代，面临数据孤岛与隐私保护两大挑战。联邦学习的出现恰好能够解决这些问题。
     
  • 联邦学习在计算机视觉中的应用案例
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    本文章介绍了联邦学习技术及其在计算机视觉领域的具体应用案例，深入探讨了如何利用该技术解决数据隐私保护与模型训练之间的矛盾。通过实例详细解析了联邦学习的工作原理、优势以及面临的挑战。适合对机器学习和隐私保护感兴趣的读者阅读。 使用外部的公开数据集直接运行代码（可能由于数据集的不同，需要自行调整深度学习模型），例如PASCAL VOC、MS COCO等常见目标检测数据集。采用flask_socketio作为服务端与客户端之间通信的框架，并分别利用YOLOv3和Faster R-CNN两个模型，在联邦学习场景下测试对街道数据集进行联合建模的结果比较。目前，联邦视觉系统有两种实现方式：一种是使用flask_socketio来完成服务器和客户端之间的通信；另一种则是基于PaddleFL的实现方法（具体过程可参考GitHub上的相关项目）。这里选择第一种方式进行服务端与客户端的通信。
     
  • 联邦学习中的安全和隐私保护综述
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    本文综述了联邦学习中涉及的安全与隐私问题，并总结了现有的解决方案和技术手段，为研究者提供参考。 联邦学习是一种分布式机器学习技术，允许多个设备或服务器共同协作以改进模型性能而无需直接分享各自的数据集。这种机制尤其适合于需要保护用户数据隐私的场景。 在联邦学习框架中，通常有一个中央服务器负责协调参与方的模型训练过程。各个参与方只与这个中心服务器通信，上传更新后的模型参数或将接受来自其他设备或服务器的更新信息，并不会交换原始数据。这使得联邦学习能够在保证用户隐私的同时利用分布式计算资源的优势。 尽管联邦学习在保护隐私方面具有一定的优势，但它仍然面临着一系列的安全和隐私威胁。内部恶意实体可能会发起攻击，例如通过提交虚假的数据或参数破坏模型性能；或者尝试从其他参与者的更新中窃取私有数据。这些攻击行为可以分为不同的类型：模型污染、模型窃取及反向工程等。 联邦学习体系结构本身也可能存在安全漏洞和隐私风险。这些问题可能出现在通信过程、存储环节或是本地计算过程中，如传输中的数据被截获或篡改；或者在训练时遭受恶意软件的监视记录。这些安全隐患可能会导致系统受到攻击者利用，并对参与者的隐私造成威胁。 针对上述挑战，研究者已经提出了一些防御方案：差分隐私技术通过向模型更新中添加噪声来保护个体信息的安全性；同态加密则允许直接处理加密数据而不必先解密；安全多方计算（SMPC）使各方可以在不分享私有数据的情况下共同完成特定的计算任务。这些方法有助于提高联邦学习系统的安全性。 尽管如此，如何有效防止内部恶意实体发起攻击以及弥补架构中的潜在漏洞仍然是该领域的重要研究内容。通过深入分析挑战并开发更加有效的保护机制，将促进联邦学习技术的发展和应用推广。未来的研究方向可能包括进一步优化差分隐私的实用性和同态加密及SMPC方案的效率，并在复杂多变的应用环境中测试验证这些防御措施的有效性。
     
  • 联邦学习中同态加密的应用实例
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    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。
     
  • 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
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    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。
     
  • CCF-微众银行-刘洋-关于联邦学习的应用与研究.pptx
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    该演示文稿由刘洋在CCF论坛上分享，主要探讨了联邦学习的最新应用和研究成果，旨在推动该领域的创新与发展。 在中国计算机学会的数字图书馆中有一段关于“微众银行-刘洋-联邦学习的研究及应用”的视频内容。由于网站中的视频清晰度不高，PPT上的文字也不够清楚。 该报告主要探讨了联邦学习框架的优势及其在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规要求下的实际应用价值。它不仅提供了一种有效的机器学习方式，还能够搭建迁移学习的能力，实现举一反三的效果。根据孤岛数据具有不同分布的特点，提出了不同的联邦学习方案。 报告全面介绍了联邦学习的概念与应用，并详细讲解了开源项目FATE（https://github.com/webankfintech/fate），该框架提供了一种基于数据隐私保护的安全计算方法，为机器学习、深度学习和迁移学习算法提供了强有力的支持。