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基于秘密共享与同态加密的纵向联邦学习方案研究

         

摘要

由于日趋严格的隐私保护政策,各种隐私保护算法被提出.联邦学习能够在保护用户隐私不被泄露的情形下,运行各种机器学习算法.介绍了在不同场景下适用的联邦学习框架,并以逻辑回归为例介绍了纵向联邦学习的几种常用实现方式;此外,对各种实现方式的优缺点及适用场景进行了分析.

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