近年来，联邦学习作为解决数据孤岛问题的技术被广泛关注，已经开始被应用于金融、医疗健康以及智慧城市等领域。从3个层面系统阐述联邦学习算法。首先通过联邦学习的定义、架构、分类以及与传统分布式学习的对比来阐述联邦学习的概念；然后基于机器学习和深度学习对目前各类联邦学习算法进行分类比较和深入分析；最后分别从通信成本、客户端选择、聚合方式优化的角度对联邦学习优化算法进行分类，总结了联邦学习的研究现状，并提出了联邦学习面临的通信、系统异构、数据异构三大难题和解决方案，以及对未来的期望。
2022-08-15 10:48:24
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• 安全可靠的数据流
• 持久可靠的法律依据
• 具有竞争力的数字经济和经济合作
• 持续的数据流支撑着每年€9000亿的跨境贸易
2022-06-19 21:00:07
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博弈论数据隐私保护：均衡与定价
关于博弈论的一系列定义与描述，并将之与数据隐私保护技术相结合，讲博弈论应用到隐私保护之中，最大化个人大数据的隐私保护
2022-05-24 13:04:51
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区块链是一种具有去中心化、安全可信、防篡改和可编程等特点的分布式账本技术。区块链系统的公开
透明特性使用户交易隐私受到严重威胁，针对此问题设计了不同应用场景相应的隐私问题解决方案。首先介绍区
块链技术且基本工作原理，并介绍区块链中典型的隐私问题，如交易隐私问题和账户隐私问题；其次，将现有典型
的区块链隐私保护方案分为3 种，即混币方案、密码学方案和安全通道方案，并对这3 种区块链隐私保护技术方案
进行综合而全面的介绍；最后，对区块链数据隐私保护技术进行分析并展望其在物联网安全领域的应用与发展。
2022-03-17 22:26:27
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大数据是一种蕴含大量信息，具有极高价值的数据集合。为了避免大数据挖掘并放置在用户的身上，必须对大数据进行必要的保护。由于大数据具有大量，结构复杂，处理Swift等特点，传统的保护数据专有的技术很多都不再适用。从密码学的角度，总结出来提出的，适用于大数据的专有保护技术的研究进展。针对大数据的存储，搜索和计算这3个重要方面，分别指出了大数据隐私保护的研究背景和主要研究方向，并具体介绍了相关技术的最新研究进展。
2022-01-04 16:37:41
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