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摘要:
数据孤岛以及模型训练和应用过程中的隐私泄露是当下阻碍人工智能技术发展的主要难题.联邦学习作为一种高效的隐私保护手段应运而生.联邦学习是一种分布式的机器学习方法,以在不直接获取数据源的基础上,通过参与方的本地训练与参数传递,训练出一个无损的学习模型.但联邦学习中也存在较多的安全隐患.本文着重分析了联邦学习中的投毒攻击、对... 查看全部>>
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关键词云
临床内分泌代谢科发病率周围性组织彩色微小结节恶性结节患者术甲状腺研究报道血液供流情况超声弹性成像鉴另呗首选方式高频超声高频超声检查100%
关键词热度
发病率
相关文献总数   89782
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文献信息
篇名 联邦学习安全与隐私保护研究综述
来源期刊 西华大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 联邦学习 投毒攻击 对抗攻击 隐私泄露
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 9-17
页数 9页 分类号 TP181|TP309
字数 8778字 语种 中文
DOI 10.12198/j.issn.1673?159X.3607
五维指标
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周俊 华东师范大学上海市高可信计算重点实验室 33 210 6.0 14.0
2 吴楠 华东师范大学上海市高可信计算重点实验室 5 19 1.0 4.0
3 方国英 华东师范大学上海市高可信计算重点实验室 1 0 0.0 0.0
传播情况
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参考文献
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引文网络交叉学科
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工学
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期刊影响力
西华大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-159X
51-1686/N
大16开
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1982
chi
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