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7 月前
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高级隐私保护联邦学习（APPFL）：应对去中心化机器学习中数据异质性、计算差异性和安全挑战的AI框架

来自阿贡国家实验室、伊利诺伊大学和亚利桑那州立大学的研究人员开发了高级隐私保护联邦学习（APPFL）框架，以应对这些限制。这个新框架提供了一个全面且灵活的解决方案，解决了当前联邦学习模型的技术和安全挑战。APPFL提升了联邦学习系统的效率、安全性和可扩展性。它支持同步和异步聚合策略，使其能够适应各种部署场景。它还包括强大的隐私保护机制，以防止数据重建攻击，同时允许高质量的跨分布式客户端模型训练...

阅读全文请访问：https://www.marktechpost.com/2024/09/22/advanced-privacy-preserving-federated-learning-appfl-an-ai-framework-to-address-data-heterogeneity-computational-disparities-and-security-challenges-in-decentralized-machine-learning/

论文：https://arxiv.org/abs/2409.11585v1

GitHub：https://github.com/appfl/appfl

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