面向算力物联网的联邦学习系统及设计研究进展.docx

面向算力物联网的联邦学习系统及设计研究进展

目录

面向算力物联网的联邦学习系统及设计研究进展（1）．．．．．．．．．．．．3

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

联邦学习基本原理与技术框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1联邦学习概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2联邦学习关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

联邦学习在物联网中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.1物联网应用场景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2联邦学习在物联网中的具体应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

面向算力物联网的联邦学习系统设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.1系统总体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.2数据安全保护机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.3计算资源管理策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

基于联邦学习的物联网数据隐私保护．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.1用户隐私保护技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.2数据传输加密技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

实验验证与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.2测试结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

结论与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

面向算力物联网的联邦学习系统及设计研究进展（2）．．．．．．．．．．．25

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

1.2国内外研究现状概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

联邦学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.1联邦学习的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.2联邦学习在数据安全和隐私保护中的应用优势．．．．．．．．．．．．．．30

算力物联网技术概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.1算力物联网的概念介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.2现有算力物联网系统的架构分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

基于联邦学习的算力物联网解决方案设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

4.1需求分析与目标设定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.2系统总体设计方案探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

联邦学习在算力物联网中的应用案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

5.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

5.2案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

相关挑战与问题解决策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

6.1技术挑战与问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

6.2解决方案与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．