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区块链结合联邦学习实现数据共享
隐私增强计算
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ChatGPT 掀起的大模型热潮，让各界人士对人工智能大模型的关注度极速提高。 什么是大模型？大模型是指具有大量参数的深度神经网络模型，它们通常可以提供更强大的表达能力和泛化能力，从而提升各种智能服务的性能和质量。大模型在训练的过程中，会面临一个重大挑战
论文地址：https://www.arocmag.com/article/01-2022-01-041.html 论文摘要 为了让不同组织在保护本地敏感数据和降维后发布数据隐私的前提下，联合使用 PCA进行降维和数据发布，提出 横向联邦 PCA差分隐私数据发布算法 。引入随机种子联合协商方案，在各站点之间以较少通信代
在网络互联高速发展的时代，人们在体验着高科技带来便利和高效的同时，也承担着个人隐私、个人信息被泄露的风险。可能在我们不经意注册了某个平台，参与某个问卷之类的，个人的数据就被他人所用。反过来，当我们接触到了某些信息和数据后，第一时间需要确认这些
近日，冲量在线中标山大地纬数据隐私安全平台项目，共同打造业界领先的基于“区块链＋隐私计算”的数据开放平台，开创了隐私计算平台互联互通新模式。实现了多个医疗机构、保险公司、金融机构、社保部门等多方的数据进行联合运算，在医保社保报销结算、普惠金融
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作者 | 小戏、Python 理想化的 Learning 的理论方法作用于现实世界总会面临着诸多挑战，从模型部署到模型压缩，从数据的可获取性到数据的隐私问题。 而面对着公共领域数据的稀缺性以及私有领域的数据隐私问题，联邦学习（Federated Learning）作为一种分布式的机器学习框架吸
分层联邦学习（HFL）在保留联邦学习（FL）隐私保护优势的同时，减轻了通信开销，具有高带宽和丰富计算资源的优点。当FL的工作人员或参数服务器不可信或恶意时，方法是使用分层联邦学习。 IEEE Access QIMEI CHEN1, (Member, IEEE), ZEHUA YOU1, JING WU1, YUNPENG LIU1, and HAO JIANG1 2022 （端边
1.初始化（Initialization） ：从预定义好的目标函数和全局梯度中随机选择参数。 2.本地模型更新（Local model update） ：终端设备根据所需的迭代次数来训练本地模型。 3.本地模型上传（Local model upload） ：矿工与终端设备进行绑定。终端设备上传本地模型参数给矿工，同时上传相
在数字化建设不断推进的过程中，数据成为了我们一笔全新的资产和财富，相应的，我们对于数据的隐私也越来越重视。 区块链利用去中心化的特点，将数据归还给用户，使得数据的价值能够释放，而区块链对于数据的加密编码机制，更是为数据的隐私提供保护 。 区块链在
FIFL: A Fair Incentive Mechanism for Federated Learning FL公平激励机制（多中心FL,无区块链） 论文资源已免费上传 1）没有与其花费的资源相匹配的奖励，设备就没有兴趣参加训练。 2）防范恶意员工——上传无意义的更新进行破坏，防范低水平与搭便车者——获得奖励大于为系统带来的
