联邦学习入门：隐私保护新范式

联邦学习是2015年和2017年两篇重要论文推动的分布式机器学习新范式，旨在保护用户数据隐私，允许移动设备在不泄露个人信息的情况下协作训练模型其核心流程是服务器分发模型，客户端本地训练后上传模型参数，服务器汇聚并更新模型，再重新分发，直至模型收敛主要动机源于数据隐私问题，如医院或银行的数据，以。

联邦学习Federated Learning，简称FL，又名联邦机器学习，联合学习，联盟学习它是一种机器学习框架，可以在多个参与方数据不出库的前提下，达到联合建模的目的这种技术帮助多个机构在满足用户隐私保护数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模联邦学习作为分布式的机器学习范式，从技术。

联邦学习作为一种可以保护数据隐私的分布式学习范式已经引起了人们的广泛关注然而，朴素的联邦学习主要存在两个问题1朴素的联邦学习框架主要基于中心化的架构，其严重依赖于单一的中央服务器，一旦中央服务器被攻击或者出现故障，那么将会对整个学习过程造成影响2朴素的联邦学习框架并没有设计奖励。

线下会议中，美国南加州大学及USCAmazon安全可信机器学习中心的Salman Avestimehr探讨了联邦学习的安全性高效与可拓展性，欧洲人文和自然科学院院士金耀初提出了隐私保护中的贝叶斯优化新方法线上会议中，加拿大皇家科学院及工程院两院院士杨强以Trustworthy Federated Learning为题进行了报告，强调了可信。

联邦学习算法FedAvg详解及代码实现，通过加权平均聚合模型参数，实现分布式训练这一范式在数据隐私和安全受限时特别有效，允许模型在本地设备上训练，无需集中数据FedAvg的核心在于将本地模型参数上传至服务器，计算所有参数的平均值后广播回设备，通过迭代聚合，最终得到全局最优模型为确保聚合准确性。

蚂蚁金服则通过其“共享学习”项目，实现了跨机构跨组织的数据融合，强调了数据的垂直切分和水平切分场景下联盟学习的应用微众银行专注于金融领域的机构间数据共享，腾讯则通过多方安全计算技术，实现数据隐私保护然而，联盟学习也面临几个关键挑战通信带宽受限终端设备可靠性问题以及数据集中训练模式可能。

IBM阿里等五百强企业精英组成，自2011年开始研究隐私计算，于2012年开创性地提出了全球首篇医疗在线联邦学习底层架构该团队的创新成果，为大数据的共享分析提供了有力的新基建保障，实现了数据“可用不可见”和“数据不动价值动”的新型计算范式，赋能医疗保险等多个行业，促进多方数据协作与计算。

联邦半监督学习及FedMatch算法简介 半监督学习是一种利用少量带标签数据和大量无标签数据进行模型训练的机器学习方法联邦学习是一种在确保本地客户端数据隐私安全的前提下，通过中心化服务器调用多方本地客户端联合训练模型的学习范式联邦半监督学习结合了半监督学习和联邦学习的优势，旨在解决标签数据量小。

研究背景和主要贡献通信和网络技术的进步推动着计算模式向端边云协同架构发展，以利用无处不在的数据和资源分层联邦学习HFL在保留联邦学习FL隐私保护优势的同时，缓解了过重的通信开销，具有高带宽计算资源丰富等优势然而，HFL框架中系统开销与模型性能的平衡问题，以及激励机制的设计，是。

对比TFF环境部署FATE需要更多软件安装，有小问题但版本要求不高TFF安装复杂，尤其是GPU支持方面应用场景FATE支持横向和纵向联邦，TFF仅限横向FATE算法丰富，TFF同样支持深度学习上手难度FATE主要通过json文件，对编程基础要求低TFF有编程范式，有一定学习曲线可视化FATE可视化效果好，TFF需自。

联邦学习和差异化隐私的作用也将在以后的文章中考虑 出于本文的目的，我将考虑人工智能涵盖机器学习和允许深度神经网络准确训练较小数据的新技术将投入生产 较早的文章“更智能的 AI 和深度学习Smarter Jason Compton 在一篇题为“边缘人工智能及其范式改变效应Edge AI And Its ParadigmChanging Effects。

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企业应充分保护数据中的隐私和情报成分，同时数据应该在安全存储的前提下被安全利用三是审计Account要求企业保留数据主体，同时对数据的访问过程进行封存，从组织记忆的角度审视档案，为企业档案管理提供了新的思路 六知识管理 在当今知识经济时代，知识是唯一有价值的资源，知识管理是企业管理的基本范式知识。