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摘要
近年来，联邦学习成为解决机器学习中数据孤岛与隐私泄露问题的新思路。联邦学习架构不需要多方共享数据资源，参与方在本地数据上训练局部模型，周期性地将参数上传至服务器更新全局模型，就可以获得在大规模全局数据上建立的机器学习模型。联邦学习架构具有数据隐私保护的特质，是未来大规模数据机器学习的新方案；然而，该架构的参数交互方式也可能导致数据隐私泄露。目前，研究联邦学习架构中的隐私保护机制已经成为新的热点。从联邦学习中存在的隐私泄露问题出发，探讨了联邦学习中的攻击模型与敏感信息泄露途径，重点综述了联邦学习中的几类隐私保护技术：以差分隐私为基础的隐私保护技术、以同态加密为基础的隐私保护技术、以安全多方计算为基础的隐私保护技术。最后，探讨了联邦学习中隐私保护中的若干关键问题，展望未来研究方向。
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单位河北经贸大学
