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基于工业大数据的匿名和隐私保护联合学习( Anonymous and Privacy-preserving Federated Learning with Industrial Big Data )
B Zhao K Fan K Yang Z Wang Y Yang
从海量的工业大数据中提取有用的信息，已经应用了许多人工智能技术。然而，在现有的许多方法中，隐私问题往往被忽视。本文针对工业大数据挖掘问题，提出了一种匿名的、保护隐私的联邦学习方案。具体来说，我们通过在服务器和每个参与者之间共享更少的参数来减少隐私泄露，这几乎不影响模型的准确性。另外，在服务器和所有参与者之间采用代理服务器作为中间层，实现了参与者的匿名性，降低了服务器的通信开销。此外，我们利用高斯机制在共享参数上的差分隐私来提供严格的隐私保护，并设置了自停止机制。最后，通过与其他方案的比较，给出了安全性分析和性能评价。
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