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为满足在可用性、实用性的前提下实现大数据安全融合共享,设计了基于联邦学习的分布式数据安全融合模型,并运用差分隐私、安全多方计算、同态加密、函数加密四种方法进行实现,以保证分布式数据融合的安全性和可行性。
基于联邦学习的分布式数据安全融合方法研究
【摘 要】
：
为满足在可用性、实用性的前提下实现大数据安全融合共享,设计了基于联邦学习的分布式数据安全融合模型,并运用差分隐私、安全多方计算、同态加密、函数加密四种方法进行实现
【机 构】
：
武警工程大学信息工程学院
【出 处】
：
信息技术与标准化
【发表日期】
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2021年6期
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