Jul, 2023

联邦学习中的共享内容调查：模型效用、隐私泄露和通信效率的观点

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TL;DR通过从新的角度，即什么在联邦学习中共享，以模型效用、隐私泄露和通信效率为重点，系统调查了联邦学习方法的新分类、隐私攻击的脆弱性以及不同共享方法的性能与隐私保护的效力，并讨论了当前方法存在的潜在缺陷和未来改进的方向。
federated learningprivacy-preservingcollaborative trainingmodel parameterssharing methods
发现论文，激发创造
  • 探索联邦学习的实用性：从通信的角度进行调查

    调查分析了通信高效的联合学习方法，定义了通信效率的度量方法并提供了系统全面的分类和评述，讨论了提高联合学习系统通信效率的未来研究方向。

    May, 2024

  • 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

  • 通过联邦学习增强隐私保护的协同信息共享 -- 以保险业为例

    通过利用联邦学习来跨多个保险业数据集学习单个模型，而无需将数据集从一家公司共享到另一家公司，该报告展示了在改进索赔损失建模方面的益处。联邦学习的应用解决了有限数据量和数据多样性这两个最迫切问题，这些问题由于隐私问题、索赔事件的罕见性、缺乏信息性评级因素等造成。

    Feb, 2024

  • 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

  • 联邦学习的威胁：综述

    本文提供了一种简洁的介绍联邦学习的概念，并使用一个唯一的分类法来涵盖针对联邦学习的威胁模型和两个主要的攻击方法：1) 污染攻击和 2) 推理攻击，探讨了向更强大的隐私保护方向发展的有前途的未来研究方向.

    Mar, 2020

  • 在联邦学习框架下维护隐私和安全

    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。

    Sep, 2019

  • 联邦学习隐私：攻击、防御、应用和政策环境 - 一项调研

    深度学习和联邦学习是当前研究的重点，其中涉及隐私保护技术、隐私攻击以及隐私法规的探讨。

    May, 2024

  • 联邦学习中的隐私与鲁棒性：攻击与防御

    在这篇综述性论文中，作者重点介绍基于联邦学习的系统在应对恶意攻击、保障隐私方面所面临的问题，特别关注如何提高系统鲁棒性和隐私保护措施。

    Dec, 2020

  • 基于高效联邦学习方法的基础模型训练调研

    Federated Learning (FL) 的研究论文主要讨论了在隐私保护的协作训练中应用小型深度学习模型的新方法以及在 FL 应用中操作基于 transformer 模型的必要性，介绍了一种专注于 FL 应用中计算和通信效率方法的新的分类法，并探讨了当前广泛使用的 FL 框架的现状以及基于现有 FL 研究方法的未来研究潜力。

    Jan, 2024

  • 隐私敏感领域中联合学习的互惠证明

    通过实现隐私保障和最终模型准确性之间的平衡，本文研究了何时以及如何设计一种对所有参与者都有利的联邦学习协议，并给出了在均值估计和凸随机优化等背景下存在互惠协议的必要和充分条件。此外，本文还设计了最大化最终模型准确性的协议，并通过合成实验验证了其优势。

    Mar, 2024