浅析联邦学习与区块链技术

联邦学习(Federated Learning)是一种使用分布式优化方法来保护多方合作时数据隐私的技术,核心点在于:分布式和数据隐私。在在数据安全和隐私保护的发挥着重要作用。联邦学习不局限于传统的分布式优化问题,也不仅仅是通过传统密码学的同态加密等技术就轻易解决的任务,也并不是分布式优化和密码学的结合。联邦学习应用广泛,涉及技术领域众多,引起了世界范围内学者的广泛关注。

  • 2021-12-30
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