CommunityAI：面向基于社区的联邦学习

Nov, 2023

CommunityAI：面向基于社区的联邦学习

CommunityAI: Towards Community-based Federated Learning

Ilir Murturi, Praveen Kumar Donta, Schahram Dustdar

TL;DR我们提出了一种名为 CommunityAI 的用于基于社区的联邦学习的新框架，通过共享兴趣、专业知识或数据特征来组织参与者，并在各自的群组中维护数据和参与者的隐私，从而使参与者能够共同贡献于训练和完善学习模型的过程中。

Abstract

federated learning (FL) has emerged as a promising paradigm to train machine learning models collaboratively while preserving data privacy. However, its widespread adoption faces several challenges, including sca

federated learning machine learning data privacy community-based federated learning collaborative learning

发现论文，激发创造

走向个性化联邦学习

本综述论文研究了个性化联邦学习（PFL）的领域，着重解决异构数据带来的基本问题，通过分类和分析 PFL 技术，提出其关键挑战和机会，并展望了未来研究的发展方向。

Mar, 2021

联邦机器学习：概念与应用

本文提出，为了解决 AI 面临的数据孤岛和数据隐私安全的问题，可以通过构建安全联邦学习架构，包括水平联邦学习、垂直联邦学习和联邦迁移学习方案，并通过使用联邦机制构建数据网络，以允许在不损害用户隐私的情况下共享知识。

Feb, 2019

联邦学习：机遇与挑战

介绍谷歌于 2016 年首次提出的联邦学习，多个设备在中央服务器的监督下协作学习机器学习模型，可保证本地数据的隐私性和安全性，同时存在攻击风险，就此探讨了联邦学习的机会和挑战所在。

Jan, 2021

可信联邦学习：综述

本文介绍了联邦学习的可信度问题，并提出了可信度的三个支柱：可解释性、公平性和安全性与隐私性。通过对当前状态的分析和评估，提供了一个综合的可信度结构和信任评估机制。

May, 2023

解锁协作 AI 潜力：论联邦机器学习的社会技术挑战

以可分散、潜在隔离的数据实现人工智能模型的创建与有共同数据管理的开放，被称为联合机器学习。本研究通过文献综述、重点讨论和专家访谈提供一种系统的社会技术方面的挑战以及一个扩展的商业模式画布（Business Model Canvas），以协同 AI 项目的初步可行性评估。

Apr, 2023

计算机视觉的联邦学习

该论文综述了联邦学习在计算机视觉应用中的最新进展，比较了联邦学习和传统集中式训练方法，提出了一个联邦学习在计算机视觉中的技术分类和应用安全威胁的分类，讨论了实施区块链在计算机视觉中的隐私关注，并总结了现有的隐私保护方法，同时指出了未来的研究方向。

Aug, 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

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

基于基础模型的联邦学习的进展与开放挑战

综合调查了联邦基础模型（FedFM）领域，阐明了其与联邦学习（FL）的协同关系，并探索了 FL 研究领域在基础模型时代需要关注的新方法、挑战和未来方向。提出了一种系统的多层次分类法，对现有的 FedFM 方法进行了分类。全面讨论了关键挑战，包括如何使 FL 处理高复杂性的计算需求、隐私考虑、贡献评估和通信效率。这项调查强调了在 FedFM 领域进行进一步研究以推动创新的重要性，强调了开发可信解决方案的需求。作为研究人员和从业者参与这个跨学科和快速发展领域的基础指南。

Apr, 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