当前位置：首页
> 联邦学习
联邦学习安全，隐私保护与数据共享的双赢之道
联邦学习作为一种分布式机器学习范式，在保障数据隐私的同时实现了跨机构协作，成为安全与共享平衡的创新解决方案，其核心在于原始数据始终保留在本地，仅通过加密机制上传模型参数更新，有效规避了传统集中式训练的数据泄露风险，通过同态加密、差分隐私等技术的融合，系统能防御模型反演、成员推断等攻击，满足GDPR等...