如何设计合规的数据共享机制以支持联邦学习?
联邦学习(Federated Learning, FL)被设计用于解决数据孤岛问题,允许在不共享原始数据的前提下训练全局模型。然而,即使是模型参数的梯度信息,也可能通过复杂的重构攻击(Reconstruction Attacks)和成员推断...
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深入理解FATE:联邦学习基础设施的核心实践 FATE (Federated AI Technology Enabler) 是由京东/微众银行开源的一套联邦学习框架,旨在实现数据隐私保护下的多方联合建模。对于AI基础设施工程师而言,理解如何...