面向联邦学习系统的遗忘算法研究.pdf
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面向联邦遗忘学习的数据重构攻击方法研究.docx
面向联邦遗忘学习的数据重构攻击方法研究
一、引言
随着深度学习和分布式系统的快速发展，联邦学习作为一种新兴的机器学习范式，已经在许多领域得到了广泛应用。联邦学习允许多个客户端在保持数据本地化的同时，通过共享模型更新来提高学习性能。然而，这种分布式学习的特性也带来了新的安全挑战。其中，数据重构攻击作为联邦学习安全领域的一个新兴问题，已成为研究的热点。特别是针对联邦遗忘学习（FederatedForgettingLearning）的场景，该类攻击的影响更为严重。本文将就面向联邦遗忘学习的数据重构攻击方法展开研究。
二、背景与相关研究
联邦遗忘学习是一种在联邦学习中引入遗忘机制的学习策略，旨在解决模
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面向数据分布异构和系统异构的联邦学习优化算法研究.docx
面向数据分布异构和系统异构的联邦学习优化算法研究
一、引言
随着人工智能的不断发展，深度学习和机器学习等领域所涉及的复杂问题不断涌现。数据是人工智能的核心，但在现实场景中，数据的分布常常表现出极大的异构性。与此同时，系统之间的异构性也在不断扩大。在这样的背景下，联邦学习技术因其能在不同设备和系统之间保持数据隐私与安全的同时实现学习任务的共享，得到了广泛的关注和应用。然而，由于数据分布的异构性和系统异构性的存在，传统的联邦学习算法面临着一系列的挑战。因此，面向数据分布异构和系统异构的联邦学习优化算法的研究变得尤为重要。
二、研究背景与意义
随着信息技术的不断发展，人们逐渐意识到数据的重要性。而如
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面向非独立同分布数据的联邦学习算法研究.pdf
摘要
摘要
物联网技术快速发展，大量的数据信息出现在不同的企业中，数据信息也变得透
明且公开，这无疑给大数据时代的隐私安全带来了很大的隐患，数据隐私成为了企业
间相互建立模型的一道壁垒。因此，联邦学习的出现在保护参与方数据隐私安全的同
时加强了参与方的联合建模。尽管联邦学习能够极大的保护各参与方的数据隐私安全，
但在实际的应用中各个参与方数据会存在偏好倾向的不同，这也就让本地训练的数据
往往呈现出非独立同分布的情况，进而使得
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面向物联网异构数据的联邦学习优化算法研究.docx
面向物联网异构数据的联邦学习优化算法研究
一、引言
随着物联网（IoT）技术的快速发展，各种智能设备在各个领域得到了广泛应用。这些设备在运行过程中会产生大量的异构数据，这些数据的处理和利用对于提升物联网系统的性能和价值至关重要。然而，由于数据隐私、安全性和设备资源限制等问题，直接将所有数据集中处理并不现实。因此，联邦学习作为一种新型的机器学习方法，为解决这一问题提供了新的思路。本文旨在研究面向物联网异构数据的联邦学习优化算法，以提高数据处理效率和准确性。
二、物联网异构数据概述
物联网异构数据主要指在物联网系统中，由于设备类型、数据来源、数据格式等方面的差异，导致的数据类型多样性和复杂性。这些
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基于本地模型偏差值聚类的联邦遗忘算法研究.docx
基于本地模型偏差值聚类的联邦遗忘算法研究
一、引言
随着人工智能技术的飞速发展，联邦学习作为一种分布式机器学习框架，在保护用户隐私的同时，实现了模型在多个设备或节点之间的协同学习。然而，在实际应用中，由于本地数据分布的不均衡、噪声干扰以及模型参数的初始差异等因素，导致本地模型之间存在偏差。如何有效地利用这些带有偏差的本地模型，并在学习过程中对模型的遗忘能力进行合理控制，成为了联邦学习领域的研究热点。本文针对这一问题，提出了一种基于本地模型偏差值聚类的联邦遗忘算法。
二、相关研究背景
在过去的几年里，联邦学习已经成为了分布式机器学习领域的一个重要研究方向。其核心思想是在不共享原始数据的情况下，通
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基于本地模型偏差值聚类的联邦遗忘算法研究.docx
基于本地模型偏差值聚类的联邦遗忘算法研究
一、引言
在当前的分布式机器学习系统中，模型联邦（FederatedLearning）已成为一种重要的学习模式。它允许多个设备或节点在保持数据隐私的同时，共同参与模型的训练过程。然而，由于本地数据分布的不均衡和模型更新的异质性，联邦学习过程中常常会出现模型偏差问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于本地模型偏差值聚类的联邦遗忘算法。
二、背景与相关研究
随着大数据和机器学习技术的发展，联邦学习逐渐成为一种重要的分布式学习模式。在联邦学习中，各个设备或节点在本地训练模型后，将更新后的模型参数发送到服务器进行聚合，从而实现模型的更新和优化。然而，由于各节
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面向数据异质性的联邦学习算法.docx
面向数据异质性的联邦学习算法
一、引言
随着大数据时代的来临，分布式学习算法成为了众多领域的研究热点。其中，联邦学习算法因其能够保护用户隐私和提升模型训练效率的特性而备受关注。然而，在实际应用中，不同设备或不同地区的数据往往存在显著的异质性，这对联邦学习算法的泛化能力和模型性能提出了挑战。本文将针对数据异质性下的联邦学习算法进行深入探讨，分析现有算法的不足，并提出一种面向数据异质性的联邦学习算法。
二、背景与相关研究
联邦学习是一种分布式机器学习框架，其核心思想是在保持数据本地化的同时，通过模型参数的共享与协作来提升模型的性能。然而，在实际应用中，由于不同设备或地区的数据分布、数据量、数据质量
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面向异构数据的联邦聚合算法研究.pdf
摘要
摘要
联邦学习作为一种具有隐私保护机制的分布式机器学习范式，它可以在不泄露原
始数据的情况下实现多方协作计算。然而，客户端之间的私有数据集通常是非独立同
分布的，存在数据异构性。异构环境中联邦学习的局部训练目标与全局训练目标会产
生偏差，导致联邦学习的收敛速度减缓，模型性能下降。优化异构环境中联邦学习的
收敛方向，提高全局模型的预测性能是现阶段联邦学习发展的主要目标之一。
针对异构联邦学习任务，本文将联邦学习中
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面向智能物联网的个性化联邦学习算法设计与系统实现.docx
面向智能物联网的个性化联邦学习算法设计与系统实现
一、引言
随着物联网（IoT）技术的快速发展，智能物联网（IIoT）在众多领域得到了广泛应用。数据是IIoT的核心，然而，由于数据隐私和安全问题的日益突出，如何在保护用户隐私的同时充分利用数据成为了一个重要的研究课题。联邦学习作为一种新兴的机器学习方法，能够在保护数据隐私的同时实现数据共享和模型更新，因此被广泛应用于IIoT领域。本文旨在设计并实现一种面向智能物联网的个性化联邦学习算法，以解决数据隐私与利用之间的矛盾。
二、系统需求分析
在智能物联网环境下，各设备节点的数据分布、计算能力和通信环境各不相同。因此，设计一种能够适应不同设备和环境的
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面向Non-IID数据的动态聚合和模型压缩联邦学习算法研究.docx
面向Non-IID数据的动态聚合和模型压缩联邦学习算法研究
一、引言
在当前的深度学习研究中，数据的独立性和分布不均衡问题已成为阻碍机器学习发展的重要难题。特别是针对非独立同分布（Non-IID）数据下的训练任务，其具有较高的复杂性和挑战性。为解决这一难题，联邦学习（FederatedLearning）作为一种分布式机器学习技术，已经得到了广泛的关注和研究。然而，如何在动态聚合和模型压缩上做出有效的优化，是联邦学习算法在实际应用中需要面临的关键问题。本文旨在探讨面向Non-IID数据的动态聚合和模型压缩联邦学习算法的研究。
二、背景与意义
随着大数据和人工智能的快速发展，数据的安全性和隐私保护
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面向异构性的联邦学习优化机制研究.docx
面向异构性的联邦学习优化机制研究
一、引言
随着大数据和人工智能的飞速发展，数据的共享与计算力的协同变得日益重要。联邦学习作为一种分布式机器学习范式，允许在保持用户数据隐私的前提下，通过模型参数的共享和协作，提高模型训练的效果。然而，在实际应用中，由于不同设备、不同网络环境和不同数据分布的异构性，联邦学习的性能和效率常常受到挑战。因此，面向异构性的联邦学习优化机制研究显得尤为重要。
二、异构性挑战分析
异构性主要表现在三个方面：设备异构性、网络环境异构性和数据分布异构性。设备异构性指不同参与设备的计算能力、存储能力和能源供应等存在差异；网络环境异构性则是指不同设备所处的网络环境不同，导致通信延
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面向隐私保护的图联邦学习方法研究.pdf
广西师范大学硕士学位论文
目录
摘要I
AbstractIII
第1章绪论1
1.1研究背景与意义1
1.2国内外研究现状2
1.2.1图联邦学习2
1.2.2图联邦学习的隐私保护方法4
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面向联邦学习的安全聚合方案研究.docx
面向联邦学习的安全聚合方案研究
一、引言
随着云计算、大数据以及移动计算的发展，人工智能已成为一个关键领域，而在众多模型训练与学习的应用场景中，联邦学习成为了值得深入研究的新趋势。在联邦学习系统中，不同设备和服务器可以通过参与训练学习过程而保持数据的隐私和安全性，这一优势极大地提高了数据处理效率，保护了数据的安全性和隐私性。然而，在这一过程中如何保证信息交换的安全与可靠、避免恶意攻击或干扰、如何进行有效的安全聚合等成为了重要的研究课题。本文将重点探讨面向联邦学习的安全聚合方案的研究。
二、联邦学习概述
联邦学习是一种分布式机器学习技术，其核心思想是在不共享原始数据的情况下，通过模型参数的共享和
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面向联邦学习的攻击检测技术研究.pdf
面向联邦学习的攻击检测技术研究
摘要
近年来，边缘计算变得越来越流行。它解决了边缘设备和远程服务器之间的通信
延迟问题。然而，它并未解决边缘设备数据隐私安全问题。联邦学习是一种安全计算
的框架，其提出的目的是保护客户端数据隐私。在联邦学习中，中央服务器只负责接
收每轮参与训练的客户端发送的模型更新，并不需要关心这些模型更新是如何生成的。
尽管此模式在保护参与训练的客户端的数据隐私方面表现出色，但它可能被攻击者利
用。攻击者可以向中央服务器发送有毒的模型更新，以降低全局模型的测试准确率，
或者不参与训练只获得具有商业价值的最终全局模型。本文拟通过在中央服务器加入
相应的检测机制，检测并剔除恶意客
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面向联邦学习的隐私保护方法研究.pdf
面向联邦学习的隐私保护方法研究
摘要
近年来，人工智能技术飞速发展，在众多领域都取得了重大突破。然而，人工智能
技术需要大量的用户数据作为支撑。如何在确保用户数据隐私安全的前提下，充分利用
人工智能技术挖掘这些数据，是当前人工智能技术所面临的挑战之一。联邦学习作为一
种分布式机器学习框架，允许用户自身的数据在不离开本地的前提下，完成模型训练。
这种方法能够给用户提供一定程度的隐私保护，因此逐渐成为了人工智能领域的研究热
点。然而，联邦学习所面临的场景通常是复杂且异构的，这导致了模型收敛速度慢、精
度低等问题。此外，联邦学习在模型训练的过程中仍然存在隐私泄漏的风险，需要引入
额外的隐私保护方法以