具有本地隐私保护的自适应异步联邦学习方法.pdf

车联网中的异步联邦学习隐私保护研究.pdf 车联网中的异步联邦学习隐私保护研究摘要随着物联网的快速发展和车辆技术的不断迭代，车联网环境中的信息安全问题也愈发严重，车辆在行驶过程中所产生的信息通常包含用户的敏感数据，一旦这些数据被黑客获取或泄漏，必然会对用户的隐私安全造成严重威胁。因此，如何在保障数据共享服务效率的同时，兼顾用户数据的隐私安全，显得至关重要。本研究将传统的车联网框架与新兴的联邦学习技术相结合，形成了一种动态异步联邦学习框架，并设计了一系列算法规则以解决车联网与联邦学习融合所面临的

2025-03-23 约9.58万字 61页立即下载

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

2025-02-09 约7.74万字 50页立即下载

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

2025-05-18 约10.35万字 64页立即下载

2025-03-28 约5.26万字 84页立即下载

联邦学习框架下的混合隐私保护方法研究.pdf 联邦学习框架下的混合隐私保护方法研究摘要随着大数据和人工智能技术的飞速发展，依托海量数据构成的大模型机器学习技术已然成为信息时代的主流，并已经在民用和军用领域广泛应用。而其中联邦学习技术通过允许各个数据持有方可以在不共享本地数据的前提下协同训练模型，有效地破除了数据孤岛问题，在高私密性的领域中得到了广泛的应用。然而，联邦学习引入的多个参与方和联邦学习过程中共享训练结果这两个因素导致现在的联邦学习框架下依然面临着模型安全问题和隐私泄露风险。因此，如何提高联邦学习框架下的模型安全性和隐私保护能力，以使大量的边端设备数据充分地发挥利用价值是当前迫切需要解决的问题。鉴于此，本文以构

2025-05-05 约10.16万字 70页立即下载

基于联邦学习的免携设备目标定位隐私保护方法研究.docx 基于联邦学习的免携设备目标定位隐私保护方法研究一、引言随着科技的进步，目标定位技术已广泛应用于各个领域，如无人驾驶、智能安防等。然而，在享受科技带来的便利的同时，人们也开始关注数据隐私保护的问题。尤其是当涉及到个人或敏感信息时，如何在不侵犯隐私的前提下实现准确的目标定位成为了一个亟待解决的问题。近年来，联邦学习作为一种新兴的机器学习方法，为解决这一问题提供了新的思路。本文将重点研究基于联邦学习的免携设备目标定位隐私保护方法。二、背景与相关技术 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同时，通过模型参数的共享和协同训练来提高模型的性能。与传统的机器学习方法相比，联邦

2025-05-07 约4.74千字 10页立即下载

一种应用差分隐私保护的分层联邦学习方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113361694 B (45)授权公告日 2022.03.15 (21)申请号 202110740543.7 G06F 21/62 (2013.01) (22)申请

2023-06-16 约2.43万字 23页立即下载

基于联邦学习的大数据统计发布与隐私保护方法研究.docx 基于联邦学习的大数据统计发布与隐私保护方法研究一、引言随着大数据时代的到来，数据的统计发布已成为各行业、各领域的重要工作。然而，大数据的发布面临着严重的隐私泄露风险。如何在保证数据可用性的同时，有效保护个人隐私，成为了亟待解决的问题。近年来，联邦学习作为一种新兴的机器学习方法，为大数据的统计发布与隐私保护提供了新的思路。本文将就基于联邦学习的大数据统计发布与隐私保护方法进行深入研究。二、大数据统计发布的现状与挑战传统的大数据统计发布方法主要通过集中式的数据处理方式，将数据收集至中心服务器进行处理。然而，这种方式极易导致隐私泄露，特别是在敏感数据领域，如医疗、金融等。另外，数据的传输和处

2025-05-23 约4.82千字 10页立即下载

基于梯度选择和自适应学习率的加权K异步联邦学习方法、系统及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565103 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210190627.2 (22)申请日 2022.02.28 (71)申请人杭州卷积云科技有限公司地址 31

2023-05-07 约2.1万字 15页立即下载

自适应差分隐私的联邦学习方案.docx 自适应差分隐私的联邦学习方案 1.内容概要本文档旨在介绍自适应差分隐私的联邦学习方案，包括其基本原理、关键技术和应用场景。自适应差分隐私是一种在保护数据隐私的同时允许模型学习和优化的方法，它通过在训练过程中引入随机噪声来实现对个体数据的隐私保护。联邦学习则是一种分布式机器学习方法，允许多个参与方在保持数据私密的情况下共同训练一个共享模型。本文首先介绍了自适应差分隐私的基本概念和原理，包括隐私预算、隐私损失函数和隐私参数的估计方法。详细阐述了自适应差分隐私在联邦学习中的应用，包括如何将差分隐私嵌入到联邦学习的训练和推理过程中，以实现对参与者数据的有效保护。本文讨论了自适应差分隐私在联邦学习中

2024-10-05 约1.4万字 29页立即下载

自适应差分隐私在联邦学习中的应用.pptx 自适应差分隐私在联邦学习中的应用主讲人：目录01.差分隐私基础02.自适应差分隐私特性03.联邦学习概述04.自适应差分隐私在联邦学习中的应用05.应用效果评估与挑战06.未来发展方向差分隐私基础01 差分隐私定义差分隐私通过添加一定量的随机噪声来限制对单个数据点的查询结果的影响，以此来量化隐私损失。隐私损失度量ε（epsilon）是差分隐私中的核心概念，它衡量了算法输出对单个记录变化的敏感程度，ε越小，隐私保护越强。隐私预算ε 差分隐私的重要性差分隐私技术通过添加噪声来保护个人数据，防止敏感信息泄露。保护个人隐私在不泄露个人信息的前提下，差分隐私允许数据被用于研究和分析，促进知识共享。促

2025-05-16 约6.23千字 70页立即下载

基于联邦学习的差分隐私保护研究.docx 基于联邦学习的差分隐私保护研究一、引言随着大数据时代的来临，数据共享和协同学习成为了许多领域的研究热点。然而，数据的隐私保护问题也日益凸显。如何在保障数据隐私的前提下，实现数据的共享和协同学习成为了亟待解决的问题。联邦学习作为一种新兴的学习技术，能够有效解决数据隐私保护的问题，而差分隐私作为一种有效的隐私保护手段，也在许多领域得到了广泛应用。本文旨在探讨基于联邦学习的差分隐私保护研究，以提高数据隐私保护的能力和协同学习的效果。二、联邦学习与差分隐私保护概述（一）联邦学习概述 联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许多个参与方在保持本地数据不变的前提下，通过共享模型参数或梯度信息来共同训

2025-02-21 约4.53千字 9页立即下载

2025-03-21 约1.46万字 21页立即下载

隐私保护和跨多模态数据的联邦学习研究.docx 隐私保护和跨多模态数据的联邦学习研究 隐私保护与跨多模态数据的联邦学习研究一、引言随着信息技术的飞速发展，多模态数据在各个领域的应用越来越广泛。多模态数据融合了文本、图像、音频、视频等多种形式的信息，为人们提供了更全面、丰富的信息来源。然而，随着数据量的增加，数据安全和隐私保护问题日益突出。为了在保护用户隐私的同时实现跨多模态数据的共享和利用，联邦学习技术应运而生。本文旨在探讨隐私保护与跨多模态数据的联邦学习研究，为相关领域的研究和应用提供参考。二、多模态数据与隐私保护 多模态数据具有丰富的信息量和广泛的应用场景，如智能问答系统、多媒体检索等。然而，多模态数据的共享和利用面临着诸多挑战，

2025-02-12 约4.48千字 9页立即下载

联邦学习隐私保护协议-深度研究.pptx 联邦学习隐私保护协议;;联邦学习隐私保护概述;联邦学习隐私保护概述;联邦学习隐私保护概述;联邦学习隐私保护概述;协议安全机制设计;协议安全机制设计;协议安全机制设计;协议安全机制设计;协议安全机制设计;数据加密与匿名化处理;数据加密与匿名化处理;数据加密与匿名化处理;数据加密与匿名化处理;认证与访问控制;认证与访问控制;认证与访问控制;认证与访问控制;混合模型训练策略;混合模型训练策略;混合模型训练策略;混合模型训练策略;损失函数优化与隐私保护;损失函数优化与隐私保护;损失函数优化与隐私保护;损失函数优化与隐私保护;协议性能评估与优化;协议性能评估与优化;协议性能评估与优化;协议性能评估与优化

2025-03-31 约小于1千字 36页立即下载