联邦学习综述

• 作者: 赵杨 张海岩 王硕
• 来源期刊: 电脑编程技巧与维护
• 关键词: 联邦学习 大数据 数据安全
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与应用
• 页码范围: 117-119
• 页数: 3页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4052.2022.01.043

摘要

近年来,随着人工智能中数据孤岛、数据隐私和安全等问题的逐步显现,联邦学习作为能解决上述问题的技术而被广泛关注,目前已被应用于金融、医疗等领域.介绍了联邦学习的定义、分类、国内外的开源架构,剖析了联邦学习中的用户隐私和数据安全,指出了联邦学习面临的困难与挑战,并做出了展望.