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基于秘密共享的联邦学习安全聚合机制研究.pdf

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    摘要

    作为一种分布式机器学习范式，联邦学习通过其特殊的模型训练机制保证了用户数

    据的隐私性和安全性，为多方数据挖掘提供了一个有效的解决方案并推动了智能化服务

    在多个领域的发展。但随着针对模型的攻击技术日益成熟，包括推理攻击和逆向攻击在

    内的安全威胁逐渐显现，联邦学习参与方的数据隐私安全正面领严峻挑战。

    秘密共享作为一种经典的密码学技术，因其在安全性和效率方面的优势，被广泛应

    用于构建多方聚合协议以保证联邦学习的本地数据安全。然而，目前基于秘密共享技术

    的安全聚合方法正面临一系列挑战。首先，这些

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