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基于可信执行环境的联邦学习算法研究

一、引言

随着大数据时代的到来，数据安全与隐私保护的重要性日益凸显。传统的机器学习算法往往需要大量数据集中存储和共享，然而这种做法极易导致用户隐私泄露。因此，如何在保护用户隐私的同时，充分利用分散的数据资源进行学习，成为了当前研究的热点问题。联邦学习（FederatedLearning）作为一种新兴的机器学习方法，因其能够在不共享原始数据的情况下进行模型训练，成为了解决这一问题的有效途径。然而，在开放的网络环境中，如何确保联邦学习过程的安全性、可靠性和可信性，仍然是一个亟待解决的问题。本文旨在研究基于可信执行环境的联邦学习算法，以提高联邦学习的安全性和可靠