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联邦个性化学习推荐系统研究
李康康
袁萌
林凡
现代教育技术
技术开发
2022年02期
487
0
基于差分隐私的
联邦学习
数据隐私安全技术
黄精武
通信技术
安全与保密
2022年12期
411
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基于PSI的纵向
联邦学习
数据隐私安全技术
黄精武
通信技术
安全与保密
2023年01期
433
0
联邦个性化学习推荐系统研究
李康康
袁萌
林凡
江苏师范大学江苏省教育信息化工程技术研究中心
江苏师范大学智慧教育学院
厦门大学信息学院
期刊
《现代教育技术》
CSSCI来源期刊
北大核心
2022年02期
摘要:当前,个性化学习推荐系统面临数据隐私保护、“冷启动”和法律约束等问题,而联邦学习作为近年来优秀的数据隐私保护机器学习技术解决方案,可有效解决这些问题。基于此,文章将联邦学习和个性化学习推荐相结合,设计了联邦个性化学习推荐系统。首先,文章分析了联邦个性化学习推荐系统的具体应用场景,包括横向联邦、纵向联邦、联邦强化三种。其次,文章分别针对这三种应用场景设计了相应的应用解决方案。最后,文章探讨了未来联邦个性化学习推荐系统面临的严峻挑战,以期帮助教育利益相关者在保护数据隐私的同时共享数据价值,最终实现更安全、更高质量的个性化学习推荐服务。
联邦学习
个性化学习推荐
数据隐私
联邦推荐算法
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基于差分隐私的
联邦学习
数据隐私安全技术
黄精武
中国电子科技集团公司第七研究所
期刊
《通信技术》
2022年12期
摘要:联邦学习方法在大数据时代有效解决了“数据孤岛”问题,也在一定程度上保障了数据隐私安全。然而,联邦学习的许多方面仍面临隐私风险。首先归纳总结了联邦学习面临的常见隐私威胁,并针对不同类型的隐私威胁归纳出对应的隐私保护措施;其次重点针对差分隐私方法进行了探讨,归纳总结了一些差分隐私的实现方法;最后基于差分隐私设计了一种适用于联邦学习系统的隐私保护手段。
联邦学习
隐私安全
差分隐私
拉普拉斯机制
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阅读量:411
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被引数:0
基于PSI的纵向
联邦学习
数据隐私安全技术
黄精武
中国电子科技集团公司第七研究所
期刊
《通信技术》
2023年01期
摘要:联邦学习系统较好地解决了“数据孤岛”问题,也在一定程度上保护了私密训练数据,然而目前联邦学习仍然存在一些隐私安全风险。首先根据联邦学习系统的不同运行阶段归纳总结了其中的隐私安全威胁,并给出了一些解决办法;其次重点讨论了纵向联邦学习系统中的样本对齐问题,讨论和分析了现有的私密求交的基本方法,提出了一种基于零知识证明的私密求交方法并给出了一些改进方向;最后,基于该私密求交方法,讨论了该方法如何与其他方法结合进行联邦学习隐私保护。
纵向
联邦学习
隐私安全
私密求交
样本对齐
零知识证明
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