一种基于联邦学习张量因子分解的医疗隐私数据保护方法.pdf

一种基于区块链的用户隐私数据保护方法和系统.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 112818365 B (45)授权公告日 2021.07.23 (21)申请号 202110135329.9 (56)对比文件 (22)申请日 2021.02.01

2023-06-05 约1.91万字 14页立即下载

基于联邦学习的隐私保护方法在医疗数据中的应用资料集.docx 基于联邦学习的隐私保护方法在医疗数据中的应用资料集目录一、基于联邦学习的隐私保护方法在医疗数据中的应用项目申报书二、基于联邦学习的隐私保护方法在医疗数据中的应用立项申请书三、基于联邦学习的隐私保护方法在医疗数据中的应用阶段性成果报告四、基于联邦学习的隐私保护方法在医疗数据中的应用最终成果报告 基于联邦学习的隐私保护方法在医疗数据中的应用项目申报书一、立项依据随着信息技术的飞速发展，医疗数据已经成为国家战略资源和社会公共资源的重要组成部分。然而，医疗数据具有高度敏感性、隐私性等特点，如何在确保数据安全的前提下，充分利用医疗数据进行科研、医疗、公共卫生等领域的研究和应用，成为当前亟待

2025-03-05 约7.64千字 18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

一种隐私数据保护系统及方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114462072 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202011244401.3 (22)申请日 2020.11.10 (71)申请人航天信息股份有限公司地址 100

2023-05-07 约2.31万字 20页立即下载

一种基于张量分解的交通时空大数据缺失补全方法.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 112988760 B (45)授权公告日 2021.07.30 (21)申请号 202110456764.1 G06F 17/11 (2006.01) (22)申请日

2023-06-06 约1.03万字 10页立即下载

一种基于时空聚类张量分解的交通数据补全方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112820104 B (45)授权公告日 2022.05.31 (21)申请号 202011643073.4 CN 110674111 A,2020.01.10 (22)申请日 20

2023-06-05 约1.08万字 9页立即下载

基于联邦学习的二零二五年医疗数据隐私保护共享机制设计.pptx 基于联邦学习的二零二五年医疗数据隐私保护共享机制设计;CONTENTS;联邦学习概念;定义与原理;;应用场景分析;联邦学习的挑战;医疗数据隐私保护;隐私保护的重要性;现有隐私保护技术;隐私保护的法律与伦理;隐私保护的未来趋势;共享机制设计原则;数据共享的必要性;;数据共享的效率原则;数据共享的公平性原则;二零二五年展望;技术发展趋势;政策与法规环境;行业应用前景;设计方案;;方案架构与流程;关键技术与实现;方案评估与优化;谢谢

2025-05-13 约小于1千字 27页立即下载

一种基于动态空间管理的用户隐私数据保护方法及装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112818397 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110150454.7 (22)申请日 2021.02.03 (71)申请人北京读我网络技术有限公司

2023-06-03 约1.48万字 13页立即下载

联邦学习在医疗数据共享中的隐私保护.docx 联邦学习在医疗数据共享中的隐私保护一、联邦学习的技术背景与核心原理（一）联邦学习的定义与发展脉络 联邦学习（FederatedLearning）由谷歌于2016年首次提出，其核心思想是通过分布式机器学习框架，在保证数据本地化的前提下实现多参与方的协同建模。根据McMahan等人在《人工智能研究杂志》（2017）的论述，联邦学习通过“数据不动，模型动”的方式，解决了传统集中式训练中数据隐私泄露的风险。（二）医疗数据共享的痛点与需求医疗数据的敏感性导致机构间共享困难。世界卫生组织2020年报告显示，全球约78%的医疗机构因隐私顾虑拒绝跨机构数据合作。传统加密传输或匿名化方法存在效率低下（如

2025-04-28 约2.36千字 4页立即下载

联邦学习在医疗数据共享中的差分隐私保护.docx 联邦学习在医疗数据共享中的差分隐私保护一、联邦学习与医疗数据共享的融合背景（一）医疗数据共享的需求与困境医疗数据具有高度敏感性，涉及患者隐私和伦理问题。根据世界卫生组织统计，全球80%的医疗机构因隐私法规限制无法实现跨机构数据互通，导致疾病预测模型训练样本不足。例如，2021年《自然·医学》研究指出，单一医院乳腺癌影像数据量中位数仅为1.2万例，难以满足深度学习需求。（二）联邦学习的核心技术优势 联邦学习（FederatedLearning）通过“数据不动模型动”机制，使各医疗机构在本地训练模型，仅交换模型参数而非原始数据。谷歌2016年提出的横向联邦框架，已在糖尿病视网膜病变检测中实

2025-05-02 约1.97千字 3页立即下载

大数据环境下基于联邦学习的隐私保护方法研究资料集.docx 大数据环境下基于联邦学习的隐私保护方法研究资料集目录一、大数据环境下基于联邦学习的隐私保护方法研究项目申报书二、大数据环境下基于联邦学习的隐私保护方法研究立项申请书三、大数据环境下基于联邦学习的隐私保护方法研究阶段性成果报告四、大数据环境下基于联邦学习的隐私保护方法研究最终成果报告大数据环境下基于联邦学习的隐私保护方法研究项目申报书一、立项依据随着信息技术的飞速发展，大数据已成为国家重要的战略资源。在各个领域，大数据的应用已经越来越广泛，然而，大数据的广泛应用也带来了一系列的隐私保护问题。在当前的大数据环境下，如何有效保护个人隐私，已成为社会各界关注的焦点。近年来，联邦学习作

2025-02-28 约6.88千字 16页立即下载

一种联邦学习场景中带有隐私保护的错误数据检测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113361625 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110696108.9 (22)申请日 2021.06.23 (71)申请人中国科学技术大学地址

2023-06-16 约2.64万字 14页立即下载

基于联邦学习的2025年数据隐私保护方案实施总结.pptx ,aclicktounlimitedpossibilities基于联邦学习的2025年数据隐私保护方案实施总结汇报人：目录01联邦学习概念02数据隐私保护的重要性032025年方案的实施细节04方案总结与评估 01联邦学习概念定义与原理联邦学习是一种分布式机器学习方法，允许多个参与者协作训练模型，而无需共享数据。联邦学习的基本概念通过在本地设备上训练模型，联邦学习确保数据不离开原始位置，从而保护用户隐私。数据隐私保护的原理发展历程联邦学习起源于2016年，由Google提出，旨在解决移动设备数据隐私问题。联邦学习的起源联邦学习逐渐扩展到金融、医疗等领域，对数据隐私保护产生了深远影响。应用

2025-05-16 约2.53千字 27页立即下载

基于联邦学习的2025年大数据隐私保护技术探索报告.docx 基于联邦学习的2025年大数据隐私保护技术探索报告模板一、项目概述 1.1.项目背景 1.2.项目意义 1.3.项目目标 1.4.研究方法与框架二、联邦学习技术原理与算法 2.1联邦学习的概念与核心思想 2.2联邦学习的架构与运作机制 2.3联邦学习的算法类型 2.4联邦学习的隐私保护机制 2.5联邦学习的挑战与未来方向三、联邦学习应用场景分析 3.1金融行业的联邦学习应用 3.2医疗行业的联邦学习应用 3.3教育行业的联邦学习应用 3.4智能交通领域的联邦学习应用四、挑战与解决方案 4.1数据异构性 4.2通信成本 4.3模型偏差 4.4隐私泄露风险五、发

2025-05-12 约1.76万字 24页立即下载

基于联邦学习的灾害数据隐私保护论文.docx 基于联邦学习的灾害数据隐私保护论文摘要：随着大数据时代的到来，灾害数据在防灾减灾、应急救援等方面发挥着越来越重要的作用。然而，灾害数据往往涉及个人隐私，如何在保护数据隐私的同时充分利用灾害数据进行研究和分析，成为了一个亟待解决的问题。联邦学习作为一种新兴的机器学习技术，在保护数据隐私的同时，可以实现数据的联合学习。本文旨在探讨基于联邦学习的灾害数据隐私保护方法，分析其优势和应用前景。关键词：联邦学习；灾害数据；隐私保护；数据共享；机器学习一、引言（一）灾害数据隐私保护的必要性 1.内容一：灾害数据的特点 1.1灾害数据通常包含大量的个人隐私信息，如姓名、身份证号、联系方式等。 1

2025-04-14 约5.69千字 11页立即下载