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基于联邦学习的公安隐私计算论文

摘要：

随着大数据时代的到来，公安领域的数据处理需求日益增长。然而，在数据共享和计算过程中，个人隐私保护成为一大挑战。联邦学习作为一种新兴的机器学习技术，能够在保护用户隐私的同时实现数据的有效利用。本文旨在探讨基于联邦学习的公安隐私计算，分析其优势、应用场景以及面临的挑战，为公安领域的隐私保护提供一种可行的解决方案。

关键词：联邦学习；公安；隐私计算；数据共享；隐私保护

一、引言

（一）联邦学习的背景与意义

1.内容一：联邦学习的概念与原理

联邦学习（FederatedLearning）是一种分布式机器学习技术，允许多个参与方在不共享原始数据的情况下，共同训