联邦学习（Federated Learning）在2016年由谷歌最先提出，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习，解决数据孤岛的问题。
联邦学习-王殿元原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/06/07/%e8%81%94%e9%82%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0/
科研团队
上一篇
2020年6月4日 上午1:19
ISCC2020个人挑战赛圆满结束
下一篇
2020年6月8日
相关推荐
-
缺乏先验知识条件下的模型窃取方法
随着机器学习的快速发展，图像分类、恶意软件识别等多个领域都通过建立机器学习模型解决相应的问题。但由于一些训练出的模型可能涉及训练数据的隐私信息与模型的商业价值，所以其安全性一直备受…
-
聚类知识及其初始化问题
聚类学习作为机器学习中最为常用的算法，已经广泛的应用于许多领域。本文主要介绍聚类的一些基础知识，并且以概率聚类模型为例，并讲解一个聚类算法：基于t分布的熵惩罚最大期望算法，使大家对…
-
Wireless Traffic Dataset for Krack and Kr00k Attacks in WPA2
This report centers on the “Wireless Traffic Dataset for KRACK and Kr00k Attacks in …
-
代码摘要技术
代码摘要（Code Summarization）是一项通过自动生成自然语言描述以解释目标代码的技术。其目标是帮助理解代码的功能和用途。通过本次学术报告对学习代码摘的学习，希望大家可…
-
组合对抗攻击的自动化搜索方法
对抗攻击是当下智能系统的新威胁，它使得很多在现实世界中应用的智能系统存在的安全漏洞极大地暴露了出来。近年来，学界提出了多种实现对抗攻击的方法，但是在不知道目标模型的防御细节的情况下…
-
active self-paced learning
在机器学习中获得标注数据是一个重要的部分。但是在一些专业领域，标注成本高,成本高，导致了获得标注数据困难。主…
-
Cache侧信道攻击与防御
本报告讲述了cache侧信道攻击与防御基本分类及理论基础，给出了基于冲突和基于访问两类侧信道攻击和反制措施的基本概念，并对介绍基于映射随机化和基于隔离两类防御方法的文献进行了详细介…
-
如何优雅地开发
如何优雅地进行项目开发应该是程序员开发一个项目首先考虑的事情，优雅地开发意味着高效率的进行开发。本次报告从优雅地编码、优雅地使用开发工具以及优雅地使用协作工具三个方面来介绍如何进行…
-
虚拟化平台操作系统内核级恶意攻击行为及其检测技术
虚拟化技术的提出为操作系统内核安全的保护引入了新的思路和手段——虚拟机监视器（ Virtual Machin…
-
动态规划——最小编辑代价
1.问题描述 上一次说了最小编辑距离，这次在这上面加一点料，a1、a2和a3每次操作的代价不同了，加入了每个操作的代价，这下问题变为，针对字符串a和字符串b定义三种操作，a1、a2…
