Aug, 2023

跨联邦物联网设备对数据分布的对抗预测

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TL;DR联邦学习是用于分散式物联网设备训练机器学习模型的默认方法之一。但是，本研究表明，联邦学习中共享的模型权重可能泄露物联网设备的本地数据分布信息，并且模型权重注入噪声无法有效防止数据泄露。
发现论文，激发创造
  • 联邦学习与物联网设备部署的原型

    在技术时代，数据是一种越来越重要的资源。本文介绍了使用树莓派开发的联邦学习（FL）解决方案原型，通过测试其性能和可用性证明了这些技术的可行性，尽管在许多情况下它们没有达到传统方法的性能水平。

    Nov, 2023

  • 合作设备的联邦学习：大规模物联网网络的共识方法

    这篇论文介绍了一种完全分布式的联邦学习算法，该算法的优点在于避免了数据披露并具有扩展性商用前景，可以在包括物联网设备在内的网络中使用。

    Dec, 2019

  • 面向计算受限异构设备的联邦学习：综述

    随着越来越多的物联网设备在现场部署，将神经网络的训练卸载到中央服务器变得越来越不可行，本文调查了联合学习在克服异构性挑战方面的应用和益处。

    Jul, 2023

  • 资源受限 IoT 设备的联邦学习：全景和现状

    提出了一种叫做联邦学习的分散式学习结构，该结构可以在物联网设备中实现机器学习，通过处理来自不同客户端的数据，以预测未来事件。此方法可解决传统机器学习中遇到的通信开销、隐私泄露和安全性等问题，同时也避免了中央服务器的使用。本文讨论了在客户端资源有限的情况下实施联邦学习的挑战和应用。

    Feb, 2020

  • 利用联邦学习进行工业物联网边缘设备网络的无监督异常检测

    通过使用联邦学习方法中的 Fedavg 算法解决了物联网设备中涉及的隐私问题，并提出了一个公平的 Fedavg 算法以解决在训练过程中出现的不公平问题。

    Aug, 2023

  • 具有类别不平衡减少的联邦学习

    用于解决联邦学习中数据隐私问题导致的设备端数据无法被中心服务器使用的问题，本文提出了一种基于估计方案的设备选择算法，以最小化类别不平衡来提高联邦学习全局模型的收敛性能。

    Nov, 2020

  • 物联网联邦学习综述

    本研究是一项关于边缘设备上联合学习技术在物联网（IoT）应用中的综合调研，探索并分析 FL 在 IoT 数据共享、攻击检测、安全、智慧医疗，智能交通，无人机，智慧城市，智慧工业等应用领域中的潜力，并总结了可借鉴的经验教训和当前的挑战与未来研究方向。

    Apr, 2021

  • 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。

    Aug, 2023

  • 分布式联邦学习：愿景、分类和未来方向

    本文提出一种基于去中心化的分布式联邦学习（DFL）概念，旨在实现 IoT 智能应用的隐私保护与训练效率。文章首先介绍了 DFL 的基础，其次提出了一个包含匹配理论解决方案的 DFL 框架，最后展望了未来研究方向。

    Aug, 2020

  • 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