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【纵向联邦】学习

联邦学习笔记

  • 刘洋丨联邦学习的技术挑战和应用展望
  • 杨强丨用户隐私，数据孤岛和联邦学习
  • 【20220709隐私计算峰会】

刘洋丨联邦学习的技术挑战和应用展望

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防御方法比较：

  • Differential Privacy（DP）：数据里加噪音
  • Gradient Sparsification（GS）：比较有效
  • Fully Connected（FC）Layer for shuffling：模型保护，如传递的是中间的embedding和中间的结果，是否能够用模型把embedding全部转换，模型变成encoding。

杨强丨用户隐私，数据孤岛和联邦学习

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可以解决的问题：两方数据量差别很大、两边的数据分布非常不同（如一方男、一方女）、特征噪音很多、加密解密成本太大、一方数据里有hook（数据下毒，防止对抗）

【20220709隐私计算峰会】

主要介绍图模型相关
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介绍差分隐私的基本和在业界的应用
应用
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纵向联邦学习·计算特点与优化思路

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