数据联邦学习隐私增强

20/24数据联邦学习隐私增强第一部分数据联邦学习定义及意义 2第二部分隐私增强技术概述 4第三部分同态加密在联邦学习中的应用 6第四部分差分隐私在联邦学习中的应用 10第五部分联邦迁移学习与隐私保护 12第六部分联邦学习中的数据异构性挑战 15第七部分联邦学习中的数据安全保障措施 17第八部分联邦学习与隐私保护的研究前景 20

第一部分数据联邦学习定义及意义关键词关键要点主题名称：数据联邦学习定义

1.数据联邦学习是一种分布式机器学习范式，它允许多个参与者在不共享原始数据的情况下共同训练机器学习模型。

2.每个参与者保留其本地数据，而协调员负责聚合和协调模型训练过程。

3.通过将局部更新信息在参与者之间安全地共享，联邦学习能够有效利用分布在不同组织或设备上的异构数据。

主题名称：数据联邦学习意义

数据联邦学习定义

数据联邦学习（FederatedLearning，FL）是一种分布式机器学习范例，它使参与者可以在不共享原始数据的情况下协作训练机器学习模型。每个参与者维护自己的本地数据集，而模型训练在这些分散的数据集上进行，同时保护数据隐私。

数据联邦学习的意义

数据联邦学习具有以下意义：

*隐私保护：FL消除了数据集中化的需求，从而降低了数据泄露的风险。参与者可以保持其数据的私有性，同时利用来自多个来源的数据来训练更准确的模型。

*数据异构性：FL允许从不同的数据集和分布中学习，这些数据集通常具有异构性。这使我们可以利用更多样化的数据来训练模型，从而提高其鲁棒性和泛化能力。

*计算效率：FL将训练负载分布到多个参与者，从而提高了计算效率。参与者可以利用其本地计算资源，减少模型训练所需的时间和成本。

*数据所有权：FL赋予数据所有者对数据的控制权。他们可以决定是否以及如何参与模型训练，并保留其数据的原始所有权。

*监管合规：FL符合数据隐私法规，例如通用数据保护条例（GDPR）和健康保险携带和责任法案（HIPAA）。它允许数据所有者符合隐私要求，同时释放数据协作的潜力。

数据联邦学习的应用

FL在医疗保健、金融、移动边缘计算和工业物联网等领域有广泛的应用：

*医疗保健：FL可用于训练模型以预测疾病、优化治疗和保护患者隐私。

*金融：FL可用于检测欺诈、评估风险和个性化金融产品。

*移动边缘计算：FL可用于在移动设备上训练模型，实现低延迟和个性化应用程序。

*工业物联网：FL可用于训练模型以监控设备、预测故障并优化生产过程。

数据联邦学习的挑战

FL也面临着一些挑战：

*通信开销：在参与者之间共享模型更新和梯度会导致通信开销，特别是当参与者数量庞大时。

*异构性：参与者的设备、网络连接和数据分布可能存在显着差异，这可能会造成通信瓶颈和训练不稳定。

*数据质量：参与者提交的数据的质量可能会有所不同，这会影响模型的准确性。

*恶意参与者：恶意参与者可能会操纵模型训练或泄露敏感数据。第二部分隐私增强技术概述关键词关键要点数据去识别化：

-通过删除或隐藏个人身份信息，如姓名、地址和社会安全号码，将数据中的个人身份信息与个人分离。

-确保数据的可用性，同时保护个体的隐私。

-可采用各种技术，如哈希化、混洗和合成数据。

差分隐私：

隐私增强技术概述

隐私增强技术（PETs）是一组用于在数据使用过程中保护个人信息隐私的技术。PETs的目标是实现数据可用性和隐私保护之间的平衡，同时最大限度地减少隐私泄露风险。

常用PETs技术：

1.匿名化：

*删除或替换个人身份信息（PII），使用唯一标识符或假名代替。

*保留数据的实用性，同时消除个人身份关联。

2.假名化：

*使用可逆加密或不可逆哈希函数将PII转换为假名。

*允许在保持个人信息保密的同时识别和跟踪个体。

3.差分隐私：

*通过添加随机噪声或其他干扰来修改数据，以隐藏个体信息。

*保证查询结果的隐私，但可能降低数据的准确性。

4.同态加密：

*允许对密文中进行操作，而无需解密。

*保护数据在使用过程中免于暴露，同时保持其可用性。

5.安全多方计算（SMC）：

*允许多个实体在不泄露其原始数据的条件下共同计算函数。

*保护个人隐私，同时实现协作分析。

6.数据联邦学习（FL）：

*在分布式数据持有者之间进行联合模型训练，而不共享原始数据。

*保护数据隐私，同时利用联合数据集的优势。

7.可验证计算：

*使用加密技术验证计算结果的正确性，而不泄露原始数据或计算过程。

*确保结果的可信度，同时保护数据的隐私。

8.隐私增强机器学习（PML）：

*将隐私增强技术应用于机器学习算法，以保护训练数据和模型的隐私。

*允许在不泄露敏感信息的情况下进行机器学习分析。

PETs的应用：

PETs在医疗保健、金融、营销和公共部门等多个行业中得到了广泛应用。这些技术有助于：

*保护个人信息免遭滥用或数据泄露。

*促进数据共享和协作，同时减少隐私风险。

*遵守数据保护法规，如《通用数据保护条例》（GDPR）。

*增强公众对数据使用实践的信任。

PETs的挑战：

尽管PETs有很多优点，但它们也面临一些挑战：

*性能开销：某些PETs技术可能会增加数据处理和分析的计算成本。

*数据质量：匿名化和假名化可能会导致数据质量下降。

*可用性与隐私之间的权衡：保护隐私通常需要以牺牲数据可用性为代价。

*技术复杂性：PETs的实施和管理可能具有技术挑战性。

*监管模糊性：某些PETs技术的监管地位可能尚不清楚。

为了应对这些挑战，正在进行持续的研究和开发，以提高PETs的性能、数据质量和可用性。此外，需要建立明确的监管指南，以指导PETs的使用和确保隐私保护。第三部分同态加密在联邦学习中的应用关键词关键要点同态加密在联邦学习中的应用

1.同态加密算法允许在密文上直接执行计算，而无需解密。这对于保护联邦学习中的数据隐私至关重要，因为数据所有者不必共享其敏感数据。

2.同态加密的线性同态特性允许加法和减法操作在密文上进行，这是联邦学习中经常需要的操作。

3.然而，同态加密的乘法运算成本较高且复杂，这限制了其在某些联邦学习任务中的应用。

同态加密的性能优化

1.分布式同态加密技术将同态计算任务分布在多个参与者之间，可以提高性能并降低计算开销。

2.硬件加速器，例如异构计算平台和专用芯片，可以优化底层同态加密运算，提高计算效率。

3.同态近似技术通过牺牲一定的精度以换取效率，可以加快同态计算过程。

同态加密的安全挑战

1.侧信道攻击可以从同态计算过程中的时间或功率消耗等物理特性中泄露信息。

2.量子计算的进步有可能破解某些同态加密算法，需要开发新的算法来抵御这种威胁。

3.同态加密的密钥管理至关重要，需要安全、高效的密钥生成和分发机制。

同态加密的前沿发展

1.完全同态加密（FHE）算法支持任意函数在密文上进行计算，但其效率仍然较低，需要进一步的研究来实现其实际应用。

2.多方同态计算（MPC）允许多个参与者在各自的数据上进行联合计算，而无需共享数据或密钥。

3.区块链技术与同态加密的结合可以提供安全的、不可篡改的联邦学习平台。

同态加密在联邦学习中的案例研究

1.谷歌和加州大学伯克利分校合作开发了基于同态加密的联邦学习框架“TF-Encrypted”，用于在不同组织之间训练机器学习模型。

2.微软和斯坦福大学联合研究了基于同态加密的医疗保健联邦学习平台，保护患者隐私的同时允许进行分散式模型训练。

3.IBM的研究探索了基于同态加密的供应链管理联邦学习，提高协作和决策制定，同时保证数据安全。

同态加密在联邦学习中的未来展望

1.同态加密在联邦学习中的应用预计会随着算法性能的不断优化而增长。

2.硬件加速器和分布式计算技术的进步将进一步提高同态计算的效率。

3.同态加密的采用将推动联邦学习的广泛应用，促进数据共享和协作，同时保护数据隐私。同态加密在联邦学习中的应用

引言

联邦学习（FL）允许来自多个参与者的分散数据在不交换原始数据的情况下进行协作训练。然而，FL也带来了隐私和安全挑战，因为模型训练涉及共享高度敏感的数据。同态加密（HE）提供了一种保护FL中数据隐私的强大方法。

同态加密概述

HE是一种加密方案，允许在加密数据上执行数学运算，而无需先解密。它通过将数据转换为密文形式来工作，并提供额外的数学运算，例如加法、乘法和求和。HE的核心属性是它允许在密文上进行运算，从而得到正确的密文结果，该结果对应于对原始明文进行相同运算的结果。

HE在FL中的应用

HE在FL中的主要应用之一是保护数据隐私。通过使用HE，参与者可以加密其数据并将其共享以进行模型训练，而无需透露其原始值。这消除了数据泄露的风险，同时仍然允许多个参与者协作训练模型。

HE在FL中的具体应用包括：

*安全聚合：通过使用同态求和协议，FL参与者可以安全地聚合他们的本地更新，而无需共享实际梯度。

*加密梯度计算：参与者可以使用同态乘法来加密他们的本地梯度并将其发送给主服务器，而无需透露梯度值。

*私有模型评估：HE可以用于私有地评估模型，方法是将测试数据加密并使用密文模型进行推理。

HE方案的选择

在FL中使用HE时，选择合适的HE方案至关重要。不同的HE方案具有不同的特性，例如性能、安全性级别和功能范围。例如：

*全同态加密（FHE）：FHE允许在密文上执行任意计算，但它通常非常低效。

*部分同态加密（PHE）：PHE支持有限数量的数学运算，但通常比FHE更有效。

在选择HE方案时，需要考虑FL应用的性能、安全性和功能要求。

隐私保护

HE在保护FL中的数据隐私方面非常有效。它通过消除数据泄露的风险并允许参与者在不暴露原始数据的情况下协作训练模型来实现这一点。然而，值得注意的是，HE并不能提供绝对的隐私。恶意参与者仍可能通过各种攻击（例如密码分析）来泄露信息。

性能挑战

HE的性能挑战是FL中的一个重要考虑因素。HE运算通常比传统运算慢几个数量级，这会对FL训练过程的效率产生负面影响。然而，随着HE技术的不断发展，HE算法的性能正在不断提高。

应用案例

HE已成功应用于各种FL场景中，包括：

*医疗保健：FL在医疗保健领域有广泛的应用，HE可用于保护患者隐私，同时促进协作研究。

*金融：FL可用于防止欺诈和提高风险管理，而HE可确保客户数据隐私。

*制造：FL可用于优化生产流程和预测性维护，HE可保护敏感的工业数据。

结论

同态加密为联邦学习中的数据隐私保护提供了强大的解决方案。通过允许在加密数据上进行运算，HE消除了数据泄露的风险，同时仍然允许协作训练模型。随着HE技术的不断发展，其在FL中的应用预计将继续增长，从而为各种行业提供新的隐私增强机会。第四部分差分隐私在联邦学习中的应用关键词关键要点主题名称：差分隐私的基本原理

1.差分隐私通过对查询结果添加噪声来保护数据隐私，确保即使在存在恶意参与者的联邦学习环境中，也不泄露敏感信息。

2.噪声的量由隐私预算决定，它控制数据被泄露的程度。较高的隐私预算会导致较高的数据精度，但也会降低隐私保护水平。

3.差分隐私的保证不受参与者数量的影响，即使只有少量参与者，它也能提供强有力的隐私保护。

主题名称：基于差分隐私的模型聚合

差分隐私在联邦学习中的应用

1.差分隐私概述

差分隐私是一种隐私保护技术，它保证对数据集进行查询时的结果不会因添加或删除任何一条记录而发生显著变化。差分隐私定义了两个关键参数：

*ϵ（epsilon）：邻近数据集之间的差异大小。

*δ（delta）：发生重大差异的概率。

2.差分隐私在联邦学习中的应用

联邦学习是一种分布式机器学习技术，它允许多个参与方在不共享原始数据的情况下协作训练模型。然而，联邦学习也带来了隐私风险，因为模型训练过程可能泄露参与方的敏感信息。

差分隐私可以增强联邦学习的隐私性，方法是在参与方贡献其局部更新之前施加噪声。通过添加随机噪声，可以降低对原始数据的重新识别风险。

3.差分隐私算法

有多种差分隐私算法可用于联邦学习，包括：

*拉普拉斯机制：向目标值添加从拉普拉斯分布中抽取的噪声。

*高斯机制：向目标值添加从高斯分布中抽取的噪声。

*指数机制：根据目标输出的敏感度选择噪声级别。

4.差分隐私的挑战和权衡

在联邦学习中应用差分隐私时，需要考虑以下挑战和权衡：

*精度损失：添加噪声会降低模型精度。

*通信开销：差分隐私需要额外的通信轮次来引入噪声。

*隐私保障：ϵ和δ参数需要仔细设置以平衡隐私和效用。

5.应用场景

差分隐私已在联邦学习的各种应用场景中得到应用，包括：

*医疗保健：训练诊断模型，同时保护患者的医疗记录。

*金融：检测欺诈，同时保护客户的财务信息。

*智能制造：优化生产流程，同时保护工厂数据。

6.最佳实践

在联邦学习中应用差分隐私时，建议遵循以下最佳实践：

*选择适当的算法：根据模型训练的具体要求选择合适的差分隐私算法。

*仔细设置参数：ϵ和δ参数应根据所需的隐私级别和可接受的精度损失进行设置。

*使用综合分析：将差分隐私与其他隐私增强技术相结合，以提高整体隐私保护。

*持续监控：定期评估模型的隐私和效用，并根据需要调整差分隐私设置。

总结

差分隐私是一种强大的技术，可增强联邦学习的隐私性。通过在局部更新中引入噪声，差分隐私降低了重新识别参与方数据并泄露敏感信息的风险。然而，在实施差分隐私时，必须权衡隐私保障与模型精度之间的关系，并遵循最佳实践以确保有效且符合道德的联邦学习。第五部分联邦迁移学习与隐私保护关键词关键要点【联邦迁移学习】

1.联邦迁移学习是一种机器学习技术，它允许在不同设备或组织之间共享模型知识，同时保护数据隐私。

2.联邦迁移学习是一种分布式学习方法，它结合了集中式学习和联邦学习的优点。

3.联邦迁移学习通过将全球模型与本地模型相结合，提高了学习效率，同时最大限度地减少了隐私泄露风险。

【隐私保护】

联邦迁移学习

联邦迁移学习是一种分布式机器学习技术，允许多个参与者在不共享敏感数据的情况下共同训练模型。它通过利用不同的数据集和知识来增强模型的性能，同时保护参与者的隐私。

联邦迁移学习与隐私保护

联邦迁移学习通过以下机制保护隐私：

1.联邦数据分发：

参与者将他们的数据保存在各自的本地服务器上，不允许共享原始数据。取而代之的是，他们使用安全加密渠道共享模型参数或梯度。

2.差分隐私：

差分隐私是一种技术，通过添加随机噪声来模糊数据。在联邦迁移中，噪声添加到计算的梯度中，以防止攻击者从模型中推断出个体数据。

3.安全聚合：

参与者共享他们的更新模型参数或梯度，并在不泄露敏感信息的情况下进行聚合。安全的聚合协议（如秘密共享）用于确保数据的机密性。

4.模型加密：

可以对共享的模型参数或梯度进行加密，以防止未经授权的访问。加密确保即使数据泄露，也无法访问敏感信息。

具体实现

水平联邦迁移学习：参与者拥有不同特征集但相同标签的数据。模型在不同的数据子集上训练，然后聚合以创建全局模型。

垂直联邦迁移学习：参与者拥有相同的特征集但不同的标签。模型在不同的标签子集上训练，然后聚合以创建全局模型。

混合联邦迁移学习：结合水平和垂直联邦迁移的优点。参与者拥有不同的特征集和标签，模型在不同的数据子集和标签子集上训练，然后聚合以创建全局模型。

挑战和未来方向

1.模型异质性：参与者的数据和模型可能具有显着差异，这可能导致训练困难。

2.通信开销：聚合模型参数或梯度可能需要大量的通信，这在资源有限的环境中可能是一个挑战。

3.恶意参与者：恶意参与者可能故意提供错误数据或破坏聚合过程，从而损害模型的性能。

未来的研究方向包括提高模型异质性的鲁棒性、优化通信开销以及开发应对恶意参与者的机制。

结论

联邦迁移学习提供了一种在保护隐私的情况下联合训练机器学习模型的方法。它利用差分隐私、安全聚合和加密技术来确保参与者的敏感数据安全。随着研究的不断进行，联邦迁移学习有望在各种隐私敏感应用中发挥越来越重要的作用。第六部分联邦学习中的数据异构性挑战联邦学习中的数据异构性挑战

联邦学习（FL）是一种分布式机器学习范例，使参与者能够在不共享其原始数据的情况下共同训练模型。然而，FL中的一个关键挑战是数据异构性，它是指参与者之间数据分布和格式的差异。

#数据分布异构性

*样本分布不均衡：参与者可能拥有不同类别的样本数量不同，导致模型对某些类别过度拟合。

*特征分布差异：同一特征在不同参与者之间可能具有不同的分布，导致模型难以从数据中提取通用模式。

*数值范围差异：数字特征可能在不同的参与者之间具有不同的取值范围和精度，导致数值不稳定和模型收敛问题。

#数据格式异构性

*数据类型差异：参与者可能使用不同的数据类型，例如文本、图像或表格式数据。这需要数据预处理步骤，以将数据转换为模型可用的格式。

*架构差异：表格式数据的架构（列名、数据类型、缺失值处理）可能在参与者之间有所不同，这使得数据集成和模型训练变得复杂。

*语言差异：文本数据可能使用不同的语言，需要语言翻译和自然语言处理(NLP)技术来处理。

#数据隐私异构性

*数据敏感性差异：参与者可能拥有具有不同敏感性级别的数据，例如医疗保健记录或金融交易。这需要定制的隐私保护技术来保护敏感数据。

*数据访问控制差异：参与者可能对自己的数据实施不同的访问控制措施，这会限制模型对数据的访问。

*隐私规定的差异：参与者可能受到不同的隐私法规约束，这些法规可能会限制数据共享和模型训练的技术。

#应对数据异构性挑战的方法

为了应对数据异构性的挑战，FL研究人员和从业者提出了各种方法：

*数据预处理和转换：标准化数据分布、转换数据格式和处理隐私敏感数据，以使数据更具同质性。

*数据联合：虚拟联合各参与方的本地数据，同时保持数据物理上分散。联合数据允许模型训练，而无需共享原始数据。

*联邦差异抽样：基于数据异构性，为不同参与方分配不同权重的采样机制。这有助于减轻分布差异的影响并改善模型泛化。

*度量对齐：形成度量基准，使不同参与方产生的模型可以进行可比较评估。度量对齐确保所有参与方在相同的基础上训练模型。

*隐私增强技术：实施诸如差分隐私、同态加密和安全多方计算等隐私保护机制，以保护数据敏感性和遵守隐私法规。

#结论

数据异构性是联邦学习中的一项重大挑战，阻碍了跨分散数据集的有效协作模型训练。通过采用数据预处理、数据联合、差异抽样、度量对齐和隐私增强技术，研究人员和从业者正在解决这些挑战并释放FL的全部潜力，以实现安全和保护隐私的分布式机器学习。第七部分联邦学习中的数据安全保障措施关键词关键要点【数据加密】

1.应用加密算法保护数据隐私，如AES、RSA。

2.分层加密，对敏感数据进行多次加密。

3.同态加密，允许在加密数据上进行计算，避免数据解密后的安全风险。

【数据匿名化】

联邦学习中的数据安全保障措施

1.差分隐私

差分隐私是一种隐私增强技术，可确保在对数据集进行查询时保护个人数据。它通过在查询结果中添加随机噪声来实现，从而降低了识别单个个体的可能性。

2.同态加密

同态加密是一种密码学技术，允许在密文下进行计算，无需解密。这消除了在联邦学习协作中共享敏感数据时的风险，因为各方可以对加密数据进行操作，而无需访问原始数据。

3.安全多方计算

安全多方计算（MPC）是一种密码学协议，允许多个参与者共同进行计算，而无需共享其私有数据。通过将计算分布在不同的参与者之间，MPC确保了数据隐私和计算的正确性。

4.联盟链

联盟链是一种分布式账本技术（DLT），允许多个组织联合维护一个共享账本。在联邦学习中，联盟链可用于安全地记录和跟踪数据访问和使用，确保问责制和透明度。

5.数据脱敏

数据脱敏是一种技术，用于通过删除、掩盖或替换个人标识信息（PII）来保护敏感数据。通过消除个人身份识别信息，数据脱敏有助于降低数据泄露的风险。

6.数据使用协议

数据使用协议是联邦学习参与者之间签署的法律文件，规定了数据的处理、使用和共享条件。它确保所有参与者都遵守数据隐私法规并保护个人数据。

7.隐私审计

隐私审计是一种定期评估联邦学习项目中数据隐私实践的过程。它有助于确保参与者遵守数据保护法规并遵守既定的数据使用协议。

8.联邦学习平台

专门构建的联邦学习平台提供了内置的安全功能，简化了联邦学习项目的实施和管理。这些平台通常包括数据加密、访问控制和隐私监控机制。

9.数据访问控制

数据访问控制措施限制了对敏感数据的访问权限。通过实施角色和权限系统，组织可以控制谁可以访问数据以及访问什么数据，从而防止数据泄露和滥用。

10.监控和日志记录

监控和日志记录对于检测和调查数据安全事件至关重要。通过持续监控数据访问和活动，组织可以及时发现潜在威胁并采取措施防止数据泄露。

11.安全漏洞管理

安全漏洞管理程序识别、评估和修复系统中的安全漏洞。通过及时修补漏洞，组织可以降低因恶意攻击或数据泄露而造成的风险。

12.员工培训

员工培训对于传播数据隐私意识和确保合规至关重要。通过教育员工了解数据保护最佳实践和联邦学习中的数据安全保障措施，组织可以降低人为错误和违规行为的风险。

13.风险评估

风险评估是一项系统性流程，用于识别和评估联邦学习项目中与数据隐私相关的风险。通过评估风险并采取缓解措施，组织可以降低数据泄露或滥用的可能性。

14.数据安全计划

数据安全计划是一份全面的文件，概述了组织保护数据隐私的策略和程序。它涵盖数据安全保障措施、数据处理流程和应急响应计划，以应对数据安全事件。

15.持续改进

数据隐私是一个持续的过程，需要持续审查和改进安全保障措施。组织应定期评估其数据安全计划并根据新出现的威胁和监管要求进行必要的调整。第八部分联邦学习与隐私保护的研究前景关键词关键要点【联邦学习与数据隐私保护的未来研究方向】：

【多方安全计算与联邦学习的融合】：

1.探索将多方安全计算（MPC）技术整合到联邦学习中，实现数据的安全共享和模型协作。

2.开发新颖的MPC协议，提高效率和降低联邦学习中的通信开销。

3.研究基于MPC的联邦学习框架，保证数据隐私、模型公平性和算法鲁棒性。

【同态加密在联邦学习中的应用】：

联邦学习与隐私保护的研究前景

联邦学习（FL）是一种分布式机器学习范例，旨在通过协作学习多个设备或组织之间分散的数据，在保护数据隐私和安全性的同时训练机器学习模型。FL与传统的中心化学习方法形成鲜明对比，后者将所有数据集中在单一位置进行训练。

在FL中，数据保留在本地设备或组织处，只共享模型更新和相关元数据。这种方法既能利用多个来源的大量数据集，又能最大限度地减少数据泄露的风险。因此，FL在医疗保健、金融和物联网等隐私敏感领域具有广阔的应用前景。

然而，FL也面临着一些隐私挑战，需要进一步的研究和解决。

隐私挑战

*数据异质性：不同设备或组织收集的数据可能存在异质性，导致模型训练的偏差。

*模型攻击：恶意参与者可以通过模型攻击来推断敏感信息，例如模型中使用的训练数据或参与者的设备特征。

*数据泄露：尽管FL旨在保护数据隐私，但模型训练过程中仍有可能发生数据泄露。

研究前景

为了解决这些隐私挑战并充分发挥FL的潜力，需要在以下领域进行深入的研究：

数据预处理和增强

*开发数据预处理和增强技术，以减轻数据异质性对模型训练的影响。

*研究联邦去标识和数据合成方法，以进一步保护数据隐私。

模型设计和优化

*设计隐私保护的模型架构，以防止模型攻击和数据泄露。

*探索联邦迁移学习技术，以提高模型的泛化能力和稳健性。

加密和安全协议

*开发加密和安全协议，以确保模型更新和元数据的安全传输和存储。

*研究联邦多方计算（MPC）技术，以实现分布式计算，而无需泄露底层数据。

隐私度量和评估

*建立隐私度量和评估框架，以量化FL系统的隐私保护水平。

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