在联邦学习框架下维护隐私和安全

Sep, 2019

在联邦学习框架下维护隐私和安全

On Safeguarding Privacy and Security in the Framework of Federated Learning

Chuan Ma, Jun Li, Ming Ding, Howard Hao Yang, Feng Shu...

TL;DR通过模拟结果，本文分析了联邦学习中的隐私和安全问题并提出了保护数据隐私的挑战。

Abstract

Motivated by the advancing computational capacity of wireless end-user equipment (UE), as well as the increasing concerns about sharing private data, a new machine learning (ML) paradigm has emerged, namely federated le

federated learning privacy security machine learning simulation

发现论文，激发创造

联邦学习：最新进展与应用的前沿综述

在机器学习系统中，通过联邦学习作为一个安全的分布式机器学习方法，有效提升隐私安全；它利用区块链技术将机器学习模型转移到边缘服务器，通过这种机制保证了集中式和分散式系统的高效处理和数据存储需求，强调可伸缩性、隐私考虑和成本有效的通信。本文对最近的联邦学习应用进行了分析和比较，以评估其效率、准确性和隐私保护。然而，鉴于联邦学习复杂且不断演化的特点，明确需要进一步研究来解决知识间的差距并有效应对该领域面临的挑战。在本文中，我们将最近的文献分为以下几个类别：隐私保护、资源分配、案例研究分析和应用，此外，在每个章节的末尾，我们还对参考文献中提出的开放领域和未来方向进行了总结，为研究人员提供了领域演进的深入视角。

Oct, 2023

联邦学习的安全与隐私问题

分布式学习中的联邦学习存在安全和隐私挑战，本研究针对各类机器学习模型，包括大型语言模型，提出了安全和隐私挑战的综合分类，重点关注聚合器和参与者的攻击，包括投毒攻击、后门攻击、成员推断攻击、生成对抗网络攻击和差分隐私攻击，同时提出了未来研究的新方向，旨在强化联邦学习系统以应对新兴安全风险并保护分布式学习环境中的敏感数据隐私。

Jul, 2023

联邦学习的进展：模型、方法和隐私

本文详细阐述了联邦学习的体系结构、应用问题、算法设计原则和安全问题，提出了一种更加通用的算法设计框架、攻击场景和防御方法，致力于将联邦学习与真实世界应用相集成并实现高性能、隐私保护和安全性。

Feb, 2023

智能移动健康系统的隐私保护边缘联邦学习

我们提出一种在物联网基础设施上，针对资源受限的移动健康和可穿戴技术的隐私保护边缘联邦学习框架，并通过在 Amazon 的 AWS 云平台上使用可穿戴技术监测癫痫的发作检测应用的实施评估了我们提议的框架。

May, 2024

利用联邦学习改变无线网络：全面回顾

通过提出的机器学习模型联邦学习（FL），本文讨论了机器学习在无线通信中的重要性，并强调 FL 在未来移动网络中，尤其是 6G 及以上的关键作用。

Aug, 2023

关于分散式联邦学习的调查

去中心化联邦学习解决方案的综述，包括现有的方法和未来的研究方向。