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摘要
针对传统的机器学习存在的隐私保护以及数据孤岛的问题，结合深度学习，提出一种基于双向同态加密的深度联邦图片分类方法——AFL算法。首先，AFL算法是深度VGG神经网络的一种横向联邦改进。同时，基于Paillier同态加密算法提出一种双向Paillier同态加密机制——Bi-HE机制，保证联邦系统的隐私安全。其次，基于AFL算法提出一种自适应的模型聚合等待策略，有效避免传统的联邦学习方法因通信阻滞致使的聚合效率低下的问题。最后，使用CIFAR-10数据集的实验验证，相比于传统的VGG和DenseNet算法，AFL算法具有更好的泛化能力，有效解决了隐私保护和数据孤岛的问题，且在效率上优于传统的横向联邦学习算法。
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