联邦学习-数据安全和用户隐私的简要概述

联邦学习-数据安全和用户隐私的简要概述 1. 联邦学习出现的缘由 首先，联邦学习是一种框架，是为了解决机器学习时各个数据来源之间的壁垒而建立的一种框架。同时也知足了各个数据的拥有者隐私性保护和相关政府法规的要求。web 2.联邦学习模型 2.1：加密样本对齐阶段：因为三家企业的用户群体并不是彻底重合，模型采用基于加密的用户样本对齐技术，目的是为了在 A 、B和D 不公开各自数据的前提下确认各方的共

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