面向工业物联网的去中心化联邦学习关键问题研究.pdf

面向工业物联网的去中心化联邦学习关键问题研究.docx 面向工业物联网的去中心化联邦学习关键问题研究 一、引言随着工业物联网（IndustrialInternetofThings,IIoT）的快速发展，数据共享和协同学习成为提升工业智能化水平的关键手段。然而，传统的集中式数据处理和机器学习方式在IIoT环境下存在诸多挑战，如数据隐私保护、计算资源分配以及模型更新的可靠性等问题。为此，去中心化的联邦学习（FederatedLearning,FL）技术逐渐受到广泛关注。本文将针对面向工业物联网的去中心化联邦学习的关键问题进行研究。二、工业物联网与联邦学习的结合 工业物联网通过连接各种设备和传感器，实现了对工业生产环境的全面监控和数据分析。而联邦学习

2025-02-23 约4.7千字 9页立即下载

去中心化联邦学习模型及通信策略优化研究.pdf 摘要随着信息技术的普及，每个人都在不断地产生和生成数据，当今社会积累了海量的数据。尽管这些数据给我们的生活带来了便利，但也引发了我们对于个人数据隐私的担忧。为了保护个人数据隐私，政府开始出台一系列的法律法规来保护数据隐私，然而，这也使得企业要想合法合规的获得用户数据变得困难了起来。而且目前，通用的深度学习模型多是基于集中式训练得到的，因此在保护数据隐私的情况下训练深度学习模型成为了一项挑战。分布式机器学习虽然是一种解决方案，但传统方法基于数据独立同分布和设备均衡的假设，与现实中的数据分布

2025-03-13 约7.22万字 53页立即下载

去中心化联邦学习模型及通信策略优化研究.docx 去中心化联邦学习模型及通信策略优化研究一、引言随着大数据时代的到来，数据安全与隐私保护问题日益凸显。传统的集中式学习模型在处理大规模数据时，不仅面临着数据传输的巨大压力，还可能因数据集中存储而引发隐私泄露的风险。因此，去中心化联邦学习模型应运而生，其通过分布式节点进行协同学习，既减轻了数据传输压力，又保护了用户隐私。本文旨在研究去中心化联邦学习模型的原理及其通信策略的优化方法。二、去中心化联邦学习模型概述 去中心化联邦学习模型是一种分布式机器学习框架，其核心思想是将模型的学习过程分散到多个边缘设备或节点上，每个节点仅需处理本地数据的一部分，并通过定期的通信和协作来完成模型的训练。该模型不

2025-03-14 约3.75千字 8页立即下载

基于区块链的联邦学习去中心化验证算法研究.pdf 成都信息工程大学硕士学位论文基于区块链的联邦学习去中心化验证算法研究摘要 联邦学习是一种面向分布式场景的机器学习范式，旨在利用网络中多参与方的本地数据对统一的联邦学习全局模型进行分布式训练和迭代。为了有效地保护数据隐私，参与方彼此之间无需进行数据传输和信息交互，仅需将训练后的模型参数上传给指定的中心服务器，并由该中心服务器对全局模型进行优化和维护，实现数据隐私保护下的多方共享计算。 联邦学习中主从架构的通信模式能够有效提高全局模型的训练效率，但这种通信模式带来的安全性问题也将成为影响全局模型性能的主要因素之一。利用去 中心化的区块链替代传统的主从架构能够显著提高联邦学习的鲁棒性，

2025-06-07 约17.01万字 83页立即下载

工业企业内控关键问题的研究.doc 工业企业内控关键问题的研究 　　摘要：工业企业内部控制工作作为工业企业经营管理工作的核心内容，对于实现企业经营管理的规范与完善也具有重要的作用。本文针对工业企业内部控制管理工作，首先分析了当前我国工业企业内部控制管理的特征以及管理工作中存在的关键性问题，进而提出了解决这些问题的可行措施。　　关键词：工业企业内部控制问题策略　　工业企业作为以工业商品生产经营为主要业务的经济组织，也是我国国民经济的重要组成，对于推动我国经济水平的提高也具有重要的作用。近年来，随着我国市场经济的不断发展变化，工业企业的内外环境也日益复杂，企业内部管理存在的各种不规范、不完善的问题也日益突出，对于工

2018-10-26 约2.5千字 6页立即下载

面向物联网环境的去中心化身份管理研究.pdf 摘要信息网络技术的快速发展，大大推进了物联网应用的进程。伴随着车联网、工业互联网、智能家居等商业模式大规模进入实用领域，物联网设备的数量呈现爆炸式的增长，推动物联网向着人类社会生产生活的各个领域加速渗透。与此同时，物联网安全问题日益凸显。受限于有限的算力、内存、带宽等资源，物联网设备容易成为遭受攻击的对象，导致隐私数据泄露、系统业务失控等问题。身份认证是物联网安全的第一道防线，有效的身份管理与授权认证机制可以确保接入节点具备合法的身份和正确的访问权限，从而保障整个物联网系统的安全。中心化身份方案中，身份数据由中心节点控制，这种模式存在单点故障缺陷，并且由于平台之间身份数据不互通

2025-06-04 约9.53万字 86页立即下载

2025-06-01 约1.38万字 22页立即下载

2025-01-17 约2.15万字 32页立即下载

2025-01-08 约1.86万字 28页立即下载

面向异常检测的联邦学习关键技术研究.docx 面向异常检测的联邦学习关键技术研究一、引言随着大数据时代的到来，异常检测技术在众多领域中发挥着越来越重要的作用。然而，传统的异常检测方法在处理分布式数据时面临着诸多挑战，如数据隐私保护、计算资源分配等。联邦学习作为一种新兴的机器学习方法，具有在分布式设备上训练模型同时保护数据隐私的优势，因此其在异常检测领域的应用显得尤为重要。本文将探讨面向异常检测的联邦学习关键技术研究，旨在提高异常检测的准确性和效率。二、联邦学习概述 联邦学习是一种分布式机器学习方法，其核心思想是在保持数据本地化的前提下，通过模型参数的共享和协作学习来提高模型的性能。在联邦学习中，各个节点（如手机、边缘设备等）保持其数

2025-02-20 约5.03千字 10页立即下载

基于结构掩码的去中心化个性化联邦学习方法研究.docx 基于结构掩码的去中心化个性化联邦学习方法研究一、引言随着大数据时代的到来，分布式学习和人工智能的应用逐渐成为了研究热点。在这个过程中，联邦学习（FederatedLearning,FL）因其能在不共享原始数据的前提下进行分布式机器学习，从而有效保护数据隐私和安全而受到广泛关注。然而，传统的联邦学习方法在处理不同设备或节点间的数据异构性和模型个性化需求时仍面临挑战。本文提出了一种基于结构掩码的去中心化个性化联邦学习方法，旨在解决这些问题，提高学习效率和模型性能。二、背景与相关研究在传统的联邦学习框架中，多个设备或节点共同参与模型的学习和更新过程，但每个设备的数据分布和计算能力可能存在差异

2025-03-11 约4.53千字 9页立即下载

2025-05-01 约1.82万字 30页立即下载

基于安全多方计算和差分隐私的去中心化联邦学习研究.docx 基于安全多方计算和差分隐私的去中心化联邦学习研究 一、引言随着大数据时代的来临，数据的价值逐渐凸显，然而数据安全和隐私保护问题也日益严峻。去中心化联邦学习作为一种新兴的机器学习技术，在保障数据隐私的同时，能够实现多方数据协作学习和知识共享。然而，在实际应用中，去中心化联邦学习面临着多方参与、计算效率以及安全性等挑战。为了解决这些问题，本文提出了基于安全多方计算和差分隐私的去中心化联邦学习研究。二、相关技术背景 1.安全多方计算：安全多方计算是一种加密算法，能够在不泄露各方输入信息的前提下，实现多方数据的协同计算。其广泛应用于金融、医疗等领域的数据处理。 2.差分隐私：差分隐私是一种保护个人

2025-04-10 约4.74千字 10页立即下载

2025-05-14 约2.94万字 48页立即下载

2025-05-03 约6.45万字 106页立即下载