联邦学习下的数据安全.pptx

文档介绍：该【联邦学习下的数据安全 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【31】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【联邦学习下的数据安全 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,不同设备或机构的数据具有异构性,包括数据格式、数据分布和特征取值范围等方面的差异。,因为攻击者可能利用数据异构性来推断敏感信息,如个人身份、健康状况或财务数据。,如数据同态加密、差分隐私和生成对抗网络(GAN),以防止攻击者利用数据异构性泄露敏感信息。,需要确保数据传输的安全性。、劫持和伪造攻击,导致数据泄露或模型破坏。、安全协议和网络分段等措施保障数据传输安全,防止未经授权的访问和篡改。,需要遵守相关数据保护法规和伦理准则。,规定数据收集的目的、范围和使用限制。,并提供数据访问、更正和删除等权利,确保数据处理的透明和公正。,降低数据泄露风险。、置换和伪造,而匿名化则通过去除个人标识符来保护个人隐私。,需平衡数据脱敏和匿名化与模型性能之间的关系,确保数据保护和模型有效性。、模型更新和评估过程中的安全机制和准则。、密钥管理、身份验证和访问控制等方面。,以确保数据的机密性、完整性和可用性。,识别潜在的威胁和漏洞。,制定并实施缓解措施,如数据加密、入侵检测和应急响应计划。、加密、哈希化等技术,移除或替换个人身份信息,同时保留数据用于机器学****有效防止敏感信息泄露。:医疗保健、金融、零售等需要处理敏感数据的行业。,添加随机噪声以扰乱个人信息。,同时最大限度地降低个人识别风险。、健康调查、精准营销等领域。,允许在密文状态下执行计算。,也可以保持数据隐私。。,使多方可以在不共享原始数据的情况下共同训练模型。,改善模型性能,同时保护数据隐私。、金融、制造业等需要在不同组织间协调数据训练的领域显示出巨大潜力。、不可篡改的分布式账本技术。、数据传输和机器学****模型训练的审计日志。,防止未经授权的访问和篡改。,允许一个方(证明者)向另一个方(验证者)证明一个陈述为真,而不透露任何其他信息。。、合规审计等领域具有广泛应用前景。