Jun, 2024

食品研究中的联邦学习

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TL;DR研究在食品领域受到数据共享障碍的限制，这些障碍包括数据所有权、隐私需求和法规。联邦学习是一种通过在本地保存数据并仅共享学到的参数的方法，可以缓解数据共享障碍。本系统综述调查了联邦学习在食品领域的应用，将包含的文献结构化为联邦学习框架，突出知识缺口，并讨论了潜在应用。共有 41 篇论文纳入综述。目前的应用包括解决水和牛奶质量评估、水处理的网络安全、农药残留风险分析、杂草检测和欺诈检测，重点是集中式横向联邦学习。发现其中一个缺口是缺乏纵向或转移联邦学习和去中心化架构。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 医疗健康领域联邦学习 - 流程、应用与挑战

    本篇调查研究了联邦学习在医疗保健领域中的应用，讨论了其中存在的挑战、方法和应用，并概述了联邦学习在医疗行业中的潜在可能性。

    Nov, 2022

  • 联邦学习：在数据智能和隐私之间取得平衡

    本文提供了一种系统的概述和分类，涵盖了联邦学习的现有安全挑战以及针对数据污染，推断攻击和模型毒化攻击的防御技术。此外，还探讨了处理非独立同分布数据、高维度问题和异构架构的联邦学习的当前训练挑战，并提出了解决相关挑战的几种解决方案。最后，我们讨论了联邦学习训练中剩余的挑战，并提出了针对开放问题的研究方向建议。

    Apr, 2022

  • 从分布式机器学习到联邦学习：一项调查

    通过对联邦学习的现有作品进行全面调查，提出功能框架和分类学相关技术，以及联邦学习系统的分布式培训，数据通信和安全性。

    Apr, 2021

  • 联邦学习：挑战、方法和未来方向

    本文介绍联邦学习的独特特征和挑战，提供当前方法的概述，并概述了与各种研究社区相关的几个未来方向。

    Aug, 2019

  • 知识注入联邦学习

    本研究提出了一种联邦学习框架，允许参与者注入其领域知识，通过在本地对知识进行全局模型的完善，有效地应用于行业级应用。

    Aug, 2022

  • 医学图片分析的联邦学习：一项调查

    本文综述了联邦学习在医学图像分析中的最新发展，介绍了联邦学习在处理隐私保护和协作学习问题方面的背景和动机，分类总结了现有的联邦学习方法，并提供了目前联邦学习研究的基准医学图像数据集和软件平台的回顾，同时进行了实验以评估联邦学习方法在医学图像分析中的应用。

    Jun, 2023

  • 联邦学习：应用、挑战和未来方向

    本文提供了关于联邦学习的概述，并重点关注医疗保健领域。通过中央协调器服务器共享全局深度学习模型，解决了隐私保护需求并探讨了联邦学习遇到的挑战和未来发展方向，其中使用多方计算、同态加密、差分隐私和随机梯度下降等多种隐私方法。

    May, 2022

  • 探索联邦学习的机器学习模型：方法、性能和限制的综述

    分布式学习框架 - 联邦学习增强了个人数据隐私保护，允许协作研究且无需共享敏感数据；通过多源信息合作，提供更多种类的洞察力。本文是对隐私保护机器学习的系统性文献综述，通过 PRISMA 指南对近年来得出的有关联邦学习的监督 / 非监督机器学习算法、集成方法、元启发式方法、区块链技术和强化学习，以及联邦学习应用进行了广泛回顾。旨在为研究人员和实践者提供从机器学习角度对联邦学习的全面概述，并提供了一些开放问题和未来研究方向的讨论。

    Nov, 2023

  • 医疗信息学的联邦学习

    通过联邦学习机制，能够保持本地机构中的敏感数据，同时在中央服务器上培训共享全球模型，从而改进卫生保健数据的隐私保护和数据分析，以解决医疗卫生数据碎片化和保密性问题。

    Nov, 2019