差分隐私与联邦学习安全原理与代码实战案例讲解
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
随着大数据时代的到来，数据已成为各行各业的重要资产。然而，数据隐私保护成为了一个亟待解决的问题。一方面，数据对于训练机器学习模型至关重要；另一方面，个人隐私和数据安全成为公众关注的焦点。为了在保护隐私的同时利用数据，差分隐私和联邦学习技术应运而生。
1.2 研究现状
差分隐私（Differential Privacy）和联邦学习（Federated Learning）是近年来备受关注的两项技术。差分隐私通过在数据中添加噪声，保证单个数据记录的隐私性；联邦学习则通过在本地设备上训练模型，避免将原始数据上传到中央服务器。这两项技术为数据隐私保护提供了新的思路和方法。
1.3 研究意义
差分隐私和联邦学习技术在以下方面具有重要意义：
- 保护用户隐私：在利用数据的同时，确保用户隐私不受侵犯。
- 提高数据可用性：在保护隐私的前提下&
本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_62554628/article/details/142291775
版权归原作者 AI架构设计之禅 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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