整体的K个局部训练迭代被分为B个云区间,每个云区间的长度为κ1κ2,或Bκ2个边缘区间,每个区间的长度为κ1。本地(边缘)聚合发生在每个边缘区间的末尾,而全局(云)聚合发生在每个云区间的末尾。我们用[p]代表从(p - 1)κ1到pκ1的边缘区间,{q}代表从(q - 1)κ1κ2到qκ1κ2的云区间。 F`(w)。边缘
联邦学习（Federated Learning）就是一种能够在不损害用户隐私的前提下，训练人工智能模型的技术。随着云计算、边缘计算和终端设备的发展，端边云协同（End-Edge-Cloud Collaboration）计算范式的出现，为联邦学习算法的实施与部署提供了新的路径。由中国科学院计算技术研究所、中国科学院大学、中关村实验室和北京交通大学的...
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1. 武琼获优秀博士论文奖 近日，2024年度第八届中国电子教育学会优秀博士学位论文奖评选结果揭晓，我院计算机学院的博士毕业生武琼凭借其博士论文《高效云边协同联邦学习关键技术研究》脱颖而出，荣获优秀博士学位论文奖。1.1. 【成就与荣誉】武琼在学术道路上表现卓越，不仅在IEEE/ACM ToN、IEEE JSAC、IEEE TMC、IEE...
为此,本文提出了一种基于云-边协同计算[12]的安全联邦学习方案SEFL(Secure and Efficient Federated Learning),该方案在可信执行环境TEE下执行模型的安全聚合,结合数据加密技术、消息验证码技术、数字签名等安全技术来保障模型参数数据的隐私性、完整性以及训...
1.一种基于云边端架构的无人机联邦学习方法,其特征在于,在基于云边端架构中,每 个云服务器下包括多个边缘服务器,每个边缘服务器的区域内包括多个无人机,无人机联 邦学习方法包括以下步骤: 云服务器进行初始化全局模型,并将初始化的全局参数发送到边缘服务器,边缘服务 ...
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一种云边端协同的基于模型分割和同态加密的高效联邦学习隐私保护方法 在信息技术高速发展的今天，数据隐私保护成为制约人工智能应用的核心瓶颈。传统的集中式训练模式需要上传用户原始数据，存在隐私泄露风险。联邦学习技术允许各参与方在不共享原始数据的前提下协同建模，但现有方法仍然面临模型参数泄露、传输效率低下等问题...
的跨域联邦学习系统模型 Fig.1 Cross-domain federated learning system model with three layers architecture 3 云 -边 融合的可验证隐私保护跨域联邦学 习方案 本文提出云-边融合的可验证隐私保护跨域联 邦学习方案 ,该方案首先在多区域部署可验证安全聚合算法 ,在此基础上 ,提出可验证隐私保护跨域联 邦学习训练...
1、为了提高智能家居场景下的模型训练效率和准确度,本发明提供一种智能家居场景下基于云边端的高效联邦学习方法。 2、本发明提供一种智能家居场景下基于云边端的高效联邦学习方法,包括: 3、步骤1:云端服务器获取学习任务并初始化初始模型; 4、步骤2:云端服务器将学习任务以及初始模型下发至参与训练的通讯基站; 5、...