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基于联邦学习的公安隐私保护论文

摘要：

本文旨在探讨基于联邦学习的公安隐私保护技术。随着大数据和人工智能技术的快速发展，公安部门在数据分析和情报挖掘方面取得了显著成果。然而，随之而来的隐私保护问题也日益凸显。联邦学习作为一种新的机器学习框架，能够在保护用户隐私的前提下进行模型训练，为公安部门的数据分析和情报挖掘提供了新的解决方案。本文将分析联邦学习在公安隐私保护中的应用优势，并探讨其面临的挑战和未来发展方向。

关键词：联邦学习；公安；隐私保护；数据安全；人工智能

一、引言

（一）联邦学习的概念与特点

1.概念

联邦学习（FederatedLearning）是一种分布式机器学习框架，允许多个