基于新型纵向联邦学习的隐私保护物联网数据共享方案

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要：随着物联网的快速发展，大量的设备生成了海量的数据，但同时也带来了数据隐私和安全方面的挑战。纵向联邦学习作为一种隐私保护的机器学习方法，在物联网数据共享方面具有应用潜力。然而，现实中存在恶意参与方可能篡改数据或提供错误的模型信息，导致出现使全局模型准确性下降的投毒攻击。为了应对这一挑战，提出了一种基于隐私保护的纵向联邦学习系统在物联网数据共享中的应用方案。（剩余7795字）

试读结束

目录
monitor