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區(qū)塊鏈結(jié)合聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享
隱私增強(qiáng)計(jì)算
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作者：vivo 互聯(lián)網(wǎng)安全團(tuán)隊(duì)- Tu Daxi 隨著計(jì)算力、算法和數(shù)據(jù)量的巨大發(fā)展，人工智能迎來(lái)第3次發(fā)展高潮，開始了各行業(yè)的落地探索。然而，在“大數(shù)據(jù)”興起的同時(shí)，更多行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域中是“小數(shù)據(jù)”或者質(zhì)量很差的數(shù)據(jù)。“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象廣泛存在，例如在信息安全領(lǐng)域的
論文地址：https://www.arocmag.com/article/01-2022-01-041.html 論文摘要 ?????為了讓不同組織在保護(hù)本地敏感數(shù)據(jù)和降維后發(fā)布數(shù)據(jù)隱私的前提下，聯(lián)合使用 PCA進(jìn)行降維和數(shù)據(jù)發(fā)布，提出 橫向聯(lián)邦 PCA差分隱私數(shù)據(jù)發(fā)布算法 。引入隨機(jī)種子聯(lián)合協(xié)商方案，在各站點(diǎn)之間以較少通信代
在網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)高速發(fā)展的時(shí)代，人們?cè)隗w驗(yàn)著高科技帶來(lái)便利和高效的同時(shí)，也承擔(dān)著個(gè)人隱私、個(gè)人信息被泄露的風(fēng)險(xiǎn)?？赡茉谖覀儾唤?jīng)意注冊(cè)了某個(gè)平臺(tái)，參與某個(gè)問卷之類的，個(gè)人的數(shù)據(jù)就被他人所用。反過來(lái)，當(dāng)我們接觸到了某些信息和數(shù)據(jù)后，第一時(shí)間需要確認(rèn)這些
近日，沖量在線中標(biāo)山大地緯數(shù)據(jù)隱私安全平臺(tái)項(xiàng)目，共同打造業(yè)界領(lǐng)先的基于“區(qū)塊鏈＋隱私計(jì)算”的數(shù)據(jù)開放平臺(tái)，開創(chuàng)了隱私計(jì)算平臺(tái)互聯(lián)互通新模式。實(shí)現(xiàn)了多個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)、保險(xiǎn)公司、金融機(jī)構(gòu)、社保部門等多方的數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合運(yùn)算，在醫(yī)保社保報(bào)銷結(jié)算、普惠金融
PrimiHub一款由密碼學(xué)專家團(tuán)隊(duì)打造的開源隱私計(jì)算平臺(tái)，專注于分享數(shù)據(jù)安全、密碼學(xué)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、同態(tài)加密等隱私計(jì)算領(lǐng)域的技術(shù)和內(nèi)容。 隨著數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)和對(duì)個(gè)人隱私保護(hù)意識(shí)的提高，隱私保護(hù)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中變得愈發(fā)重要。聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種分散式機(jī)器學(xué)習(xí)框
作者 | 小戲、Python 理想化的 Learning 的理論方法作用于現(xiàn)實(shí)世界總會(huì)面臨著諸多挑戰(zhàn)，從模型部署到模型壓縮，從數(shù)據(jù)的可獲取性到數(shù)據(jù)的隱私問題。 而面對(duì)著公共領(lǐng)域數(shù)據(jù)的稀缺性以及私有領(lǐng)域的數(shù)據(jù)隱私問題，聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning）作為一種分布式的機(jī)器學(xué)習(xí)框架吸
分層聯(lián)邦學(xué)習(xí)（HFL）在保留聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FL）隱私保護(hù)優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，減輕了通信開銷，具有高帶寬和豐富計(jì)算資源的優(yōu)點(diǎn)。當(dāng)FL的工作人員或參數(shù)服務(wù)器不可信或惡意時(shí)，方法是使用分層聯(lián)邦學(xué)習(xí)。 IEEE Access QIMEI CHEN1, (Member, IEEE), ZEHUA YOU1, JING WU1, YUNPENG LIU1, and HAO JIANG1 2022 （端邊
1.初始化（Initialization） ：從預(yù)定義好的目標(biāo)函數(shù)和全局梯度中隨機(jī)選擇參數(shù)。 2.本地模型更新（Local model update） ：終端設(shè)備根據(jù)所需的迭代次數(shù)來(lái)訓(xùn)練本地模型。 3.本地模型上傳（Local model upload） ：礦工與終端設(shè)備進(jìn)行綁定。終端設(shè)備上傳本地模型參數(shù)給礦工，同時(shí)上傳相
在數(shù)字化建設(shè)不斷推進(jìn)的過程中，數(shù)據(jù)成為了我們一筆全新的資產(chǎn)和財(cái)富，相應(yīng)的，我們對(duì)于數(shù)據(jù)的隱私也越來(lái)越重視。 區(qū)塊鏈利用去中心化的特點(diǎn)，將數(shù)據(jù)歸還給用戶，使得數(shù)據(jù)的價(jià)值能夠釋放，而區(qū)塊鏈對(duì)于數(shù)據(jù)的加密編碼機(jī)制，更是為數(shù)據(jù)的隱私提供保護(hù) 。 區(qū)塊鏈在
FIFL: A Fair Incentive Mechanism for Federated Learning FL公平激勵(lì)機(jī)制（多中心FL,無(wú)區(qū)塊鏈） 論文資源已免費(fèi)上傳 1）沒有與其花費(fèi)的資源相匹配的獎(jiǎng)勵(lì)，設(shè)備就沒有興趣參加訓(xùn)練。 2）防范惡意員工——上傳無(wú)意義的更新進(jìn)行破壞，防范低水平與搭便車者——獲得獎(jiǎng)勵(lì)大于為系統(tǒng)帶來(lái)的
