摘要
联邦学习技术作为一种解决机器学习中数据孤岛问题的新兴技术,被广泛研究应用于人工智能和隐私计算中。随着数据隐私问题日益突出,这种分布式的联邦学习技术也面临着前所未有的敏感信息隐私泄露问题。文章依据现有工作,探索总结了联邦学习中主要面临的五大攻击威胁与三大隐私保护技术。最后,该文大胆探索了联邦学习中未来面临的安全隐私挑战。
出处
《电脑知识与技术》
2022年第36期71-74,共4页
Computer Knowledge and Technology
基金
金陵科技学院高层次人次启动基金(JIT-B-201726)
金陵科技学院2020年度校级科研基金孵化项目
2022年大学生创新训练计划项目(202213573020Z)
2020年江苏省“333工程”科研资助项目。
