联邦学习安全与隐私保护研究综述

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。