主要包括横向联邦学习电力数据业务场景应用能力、纵向联邦学习电力数据业务场景应用能力的概述。4. 标准制定效益 该标准规范了基于联邦学习框架体系的电力数据隐私计算平台开发的参考框架、平台能力要求、平台建设技术要求等方面的技术要求，该标准效益主要体现在：（1）构建数据要素流通生态，实现数据要素价值释放；（2）促进多方联合建模，
联邦指令调整（FEDIT）是为了提升大语言模型（LLMs）在生成与人类对齐的响应方面的性能而提出的一种方法。FEDIT通过联合多个数据所有者的联邦学习来保护隐私。然而，FEDIT面临的挑战包括有限的指令数据和训练数据提取攻击的风险。为了解决这些问题，提出了一种新的联邦算法FEDPIT，该算法利用LLMs的上下文学习能力自主生成...
基于联邦学习的城市轨道交通列车智能控制研究 为了满足城市轨道交通系统的智能化控制要求，同时又能避免“数据孤岛”带来的安全风险，本文提出一种基于联邦学习的城市轨道交通列车智能控制方法，主要包括数据收集、模型训练、模型评估和数据更新四个阶段。在模型训练阶段，采用联邦学习的方式从数据中学习控制策略，将数据集划分...
说起联邦学习,大家再熟悉不过了,由于其能在数据不移动的前提下协同训练一个全局共享的模型,迅速成为了人工智能安全领域的一个研究热点。推荐系统作为人工智能领域最振奋人心的应用之一,与联邦学习相结合的研究也越发受到工业界和学术界的关注。 最近,中国科学:信息科学 杂志最新综述《基于联邦学习的推荐系统》(以下简称...
另一方面,联邦学习容易受到训练数据提取攻击的影响,攻击者可以通过查询学习后的模型来高效提取训练数据,而无需任何先验知识。这种攻击在大型或过拟合模型中更容易成功,增加了隐私泄露的风险。 FEDPIT算法详解 1. 自生成合成数据的策略 FEDPIT算法利用大语言模型(LLMs...
li et al.(2024) 提出了基于差分隐私的联邦迁移学习（federated transfer learning with differential privacy，后文简称ftl-dp），主要探讨了在联邦迁移学习框架下，如何通过差分隐私技术解决数据异质性和隐私保护两大挑战。01 联邦迁移学习 联邦学习是一种分布式机器学习方法，能够在不直接共享数据的情况下构建和训练...
联邦学习(Federated Learning,FL)是一种潜在的解决方案。用于隐私保护BCI的FL系统如图1所示:中央服务器(无法访问本地客户端的私人EEG数据)维护并发送全局模型给各客户端进行更新;每个客户端根据自己的本地数据更新全局模型参数,并将更新结果发送回服务器进行汇总。通过这种方式,无需在服务器与客户端之间或客户端之间共享...
证券之星消息,根据天眼查 APP 数据显示科大讯飞(002230)新获得一项发明专利授权,专利名为 " 基于联邦学习的数据匹配方法和装置 ",专利申请号为 CN202210108127.X,授权日为 2025 年 6 月 3 日。 专利摘要:本发明提供一种基于联邦学习的数据匹配方法和装置,所述基于联邦学习的数据匹配方法包括:分别计算第一数据集对...
基于联邦学习的地方征信平台建设,总体思路是:坚持“政府推动+市场主导”原则,以建立信用信息多方共建共享机制为核心,运用联邦学习等技术建立和完善地方征信平台基础设施,深入挖掘信用信息价值,以市场需求为导向拓宽平台多元化应用,提升普惠金融发展水平,如图1所示。
2.1 Federated Learning(联邦学习) 为了提高ML训练的数据保密性,引入联邦学习,允许诸如智能手机等边缘设备协作训练共享ML模型,同时将所有用户数据本地保存在该设备上。 涉及参数:总设备N,每次选择训练的设备个数K,本地设备选择训练的部分数据B,本地训练轮数E ...