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联邦学习(FederatedLearning)原理与代码实战案例讲解关键词：联邦学习集中式学习数据隐私保护分布式机器学习同态加密安全多方计算1.背景介绍1.1问题的由来随着大数据时代的到来，数据孤岛现象日益严重。许多组织拥有大量的本地数据，但由于法律、安全或商业原因，这些数据

主页个人微信公众号：密码应用技术实战个人博客园首页：https://www.cnblogs.com/informatics/引言很长一段时间没有更新博客和公众号了，最近做了一个基于区块链的隐私计算项目，主要关于数据安全流通和计算，在一定程度上解决了数据确权、授权使用、数据隐私等问题，保证了数据的可用

在当今数字化时代，软件供应链安全成为了一个备受关注的话题。各行各业都依赖于软件产品和服务来支持其业务运营。然而，随着供应链的不断扩大和复杂化，软件供应链安全问题也日益突出。那么应该如何解决？首先，软件供应链安全问题的重要性不容忽视。软件供应链是指整个软件开发、交付和维护

联邦学习中的安全多方计算SecureMulti-partyComputationinFederatedLearning什么是安全多方计算安全多方计算就是许多参与方需要共同工作完成一个计算任务或者执行一个数学函数，每个参与方针对这个执行构建自己的数据或份额，但不想泄露自己的数据给其他参与方。在安全多方

目录基础知识（个人笔记）SDN/NFVECA/ECN/ECI下行与上行网络带宽云计算边缘计算增量学习迁移学习CollaborativeEdgeComputing边缘计算的关键挑战模型的收敛速度数据非独立同分布为什么会导致准确性下降和收敛速度变慢?纵向联邦学习和横向联邦学习StragglerproblemSingle-process

一、“联邦学习”是什么？有什么用？大家可能知道，我们目前常用的人工智能应用（例如人脸识别、语音识别、图像识别、智能推荐等）已经相当成熟，它们通常都依赖于大量的训练样本。也就是说，已知一个X（“样本”），要判别它是否具备Y（“特征”），我们需要大量已知的X、Y来反复训练我们的模型（这个过程叫

目录分布式事务什么是分布式事务？分布式事务的实现方式有哪些？两阶段提交和三阶段提交的区别是什么？TCC事务模型是如何解决分布式事务的？分布式事务的强一致性和最终一致性有什么区别？如何保证分布式事务的可靠性？分布式事务的优缺点是什么？分布式事务什么是分布式事务？分布式事务是指

引言随着数字化时代的到来，数据的价值变得前所未有的重要。然而，随之而来的是对数据隐私和安全的日益关注。个人和组织都希望能够利用敏感数据进行有益的分析和合作，但又不希望将这些数据暴露给其他人。在这种情况下，安全多方计算（SMPC）崭露头角。SMPC是一种创新的加密技术，它允许多个参与

智能合约是以一套以数字形式定义的承诺，包括合约参与方可以在上面执行这些承诺的协议。就是用计算机语言取代了法律语言记录条款并由程序自动执行的合约。换句话说，智能合约

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Anh-TuTran,The-DungLuong,JessadaKarnjana,Van-NamHuynh.Anefficientapproachforprivacypreservingdecentralizeddeeplearningmodelsbasedonsecure

学习&转载文章：技术创新〡VOLE+OKVS的PSI技术落地应用神谱科技基于VOLE+OKVS设计了两方PSI和多方PSI协议，并已应用于Seceum系列隐私计算产品中。Seceum并无开源。多方

L.Lyuetal.,"TowardsFairandPrivacy-PreservingFederatedDeepModels,"inIEEETransactionsonParallelandDistributedSystems,vol.31,no.11,pp.25