1. 数据隐私保护：联邦学习允许数据保留在本地，不需要集中存储或处理，从而减少了数据泄露的风险，增强了数据隐私保护。2. 数据多样性：由于数据是在多个不同的设备或服务器上进行训练的，联邦学习可以利用更多样化的数据集，这有助于提高模型的泛化能力。3. 减少数据传输需求：在联邦学习中，只有模型的更新（如梯度...
federated learning是一种训练数据去中心化的机器学习解决方案,最早于2016年由谷歌公司提出,目的在于通过对保存在大量终端的分布式数据开展训练学习一个高质量中心化的机器学习模型,解决数据孤岛的问题。 Federated Learning示意图 federated learning不断循环以下步骤,直至训练出最终模型: 在符合条件的用户集合中挑选出部分用...
最近开始接触联邦学习的(Federated Learning,后文简称FL)一些内容。今天总结一篇读到的论文:https://arxiv.org/abs/2111.04263 联邦学习是一种在边缘设备利用本地数据进行模型训练,再将模型参数传回服务器聚合的一种训练方法。它的好处是可以保障各个边缘设备上的数据安全,并且由于数据不需要传给服务器,可以避免一些合...
就是在worker node中出现了一个叛徒,可能他的数据和标签都是动过手脚的,他的异常导致整个神经网络的崩溃。 attack1:data poisoning attack;毒药攻击,给数据做一些手脚 attack2:model poisoning attack;模型攻击,针对分布式学习。直接做法就是样本和标签错对。 这些攻击可以使得模型收敛变慢,可以让准确度下降,甚至可以...
在预测时,uB依赖于 由uA,yA组成的分类器,因此和纵向联邦相同需要两者协作来完成。本节参考文章:Secure Federated Transfer Learning 最后,附上联邦学习开源github:https://github.com/webankfintech/fate 欢迎大家一起讨论! 本文转自:沐清予:详解联邦学习Federated Learning,如有侵权请联系删除...
联邦学习(Federated Learning)概述 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 哈尔滨工程大学 区块链讨论课 2018065124 杨儒浓 1.什么是联邦学习 也许很多人从未听说过联邦学习是联邦学习?甚至从词义本身也无法得知是何种领域的技术。今天我将为大家介绍一下这种近几年由人工智能与区块链技术结合并衍生出的一种全新...
This paper shows a federated learning workflow process and how a malicious client can exploit vulnerabilities in the FL system to attack the system. A systematic survey of existing research on the taxonomy of federated learning attack surface and the classification is presented. As with the FL ...
联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。其中,联邦学习可使用的机器学习...
联邦学习通过只对梯度的传输,可以在互不公开数据集的前提下训练模型。然后,也正是这种隐匿性,让Federated Learning非常脆弱,天然不得不在non-iid的数据环境中进行训练(真实情况绝大部分是non-iid)。因此,黑客可以通过poison data,或者backdooor的方式攻击模型,从而使模型无法收敛或者留有后门。
Federated Learning 提供一些工具,使用一組聯合的安全資料來源,以協同方式訓練模型。 資料來源都不會移動或結合,但是它們盡都有助於訓練及改善共同模型的品質。 技術預覽注意事項 這是技術預覽,不支援在正式作業環境中使用。 Federated Learning 適用於其中夥伴想要利用其資料而不共用其資料的任何狀況。 例如,一個航空聯...