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2025-03-31 发布于黑龙江
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隐私保护联邦学习的梯度扰动策略论文

摘要：

随着大数据时代的到来，隐私保护联邦学习（Privacy-PreservingFederatedLearning,PFL）成为解决数据隐私与模型训练需求之间矛盾的有效途径。本文针对联邦学习中的梯度泄露问题，提出了一种基于梯度扰动的隐私保护策略。通过分析现有隐私保护方法的优缺点，本文详细阐述了梯度扰动策略的原理、实现方法及其在隐私保护联邦学习中的应用效果。

关键词：隐私保护联邦学习；梯度泄露；梯度扰动；隐私保护策略

一、引言

（一）隐私保护联邦学习的背景与意义

1.内容一：大数据时代的隐私挑战

随着互联网技术的快速发展，数据已成为现代社会的重要资