联邦学习作为一种新兴的人工智能计算框架,旨在解决分布式环境下数据安全交换与隐私保护,然而联邦学习在应用时仍然存在安全问题。鉴于此,文章从多个层面分析联邦学习的隐私安全问题,并针对性地提出了防御措施;面向联邦学习安全高速数据交换,提出了一种基于改进同态加密算法的联邦学习模型,为联邦学习落地实施提供借鉴和参考。
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