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边缘计算下的可验证分层隐私保护联邦学习方案
目录
内容概述................................................4
1.1研究背景与意义.........................................4
1.2相关工作回顾...........................................5
1.3研究目标与内容概述.....................................6
理论基础................................................7
2.1联邦学习和隐私保护基础.................................8
2.1.1联邦学习定义与模型..................................10
2.1.2隐私保护技术概览....................................11
2.2可验证分层隐私保护机制................................12
2.2.1可验证性概念........................................13
2.2.2分层隐私保护策略....................................14
2.3边缘计算环境分析......................................15
2.3.1边缘计算特性........................................17
2.3.2边缘计算在联邦学习中的应用..........................18
系统架构设计...........................................19
3.1系统总体框架..........................................20
3.1.1系统组件划分........................................21
3.1.2功能模块描述........................................22
3.2边缘节点设计..........................................23
3.2.1边缘节点角色定义....................................25
3.2.2数据流处理逻辑......................................25
3.3中心服务器架构........................................27
3.3.1服务器端数据处理流程................................27
3.3.2数据存储与管理策略..................................29
算法实现细节...........................................30
4.1联邦学习算法选择与优化................................31
4.1.1现有联邦学习算法比较................................33
4.1.2算法优化策略........................................34
4.2可验证分层隐私保护算法设计............................34
4.2.1加密与解密过程......................................36
4.2.2隐私层间交互协议....................................36
4.3边缘计算环境下的算法调整..............................38
4.3.1边缘节点计算能力评估................................39
4.3.2算法性能调优策略....................................41
安全性分析与保障.......................................42
5.1系统安全风险评估......................................43
5.1.1潜在安全威胁识别....................................45
5.1.2安全漏洞分析与防范措施............
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