关于 联邦学习 的文章

工业大模型作为AI技术与实体经济深度融合的“新基建”，正在重塑中国制造业的竞争格局。然而，当千亿级参数模型下沉至钢铁、能源、汽车等核心工业场景时，安全风险已从技术隐患升级为关乎产业...

学术论文198 基于模分量同态加密的隐私数据联邦学习研究李晓东 李慧 赵炽野 周苏雅 金鑫北京电子科技学院网络空间安全系205 一种抗标签翻转攻击的联邦学习方法周景贤(1)韩威(1...

点击蓝字 关注我们【联邦学习】重构数据安全边界的人工智能新范式前言在数字经济时代，数据要素的价值释放与隐私保护的矛盾日益凸显。传统集中式机器学习面临的数据孤岛困境与合规风险，正在催...

企业可以通过深度整合DeepSeek的AI能力，构建智能化、动态化的网络安全防御体系，以应对APT（高级持续性威胁）等复杂攻击。以下是具体策略与实践路径：1. AI驱动的威胁检测与...

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作者简介 刘文懋绿盟科技集团股份有限公司首席创新官、高级工程师，主要从事数据安全和云计算安全领域的研究工作。 孟楠中国信息通信研究院安全研究所副所长、高级工程师，主要从事电信网和互...

杜军平，北京邮电大学教授，CCF会士、IEEE Fellow。杜军平教授长期从事空间多源数据智能分析与融合、跨媒体大数据智能处理、多模态领域信息精准搜索等方向的研究，在大数据和人工...

今天为大家介绍清华大学团队关于安全可信数据要素流通的一篇论文martFL: Enabling Utility-Driven Data Marketplace with a Robu...

联邦学习应用安全研究报告（2023年）.pdf2023联邦学习全球研究与应用趋势报告.pdf2022联邦学习全球研究与应用趋势报告.pdf联邦学习安全需求白皮书.pdf联邦学习技术...

2024.04.08-2024.04.14每周文章分享标题: Heterogeneous Blockchain and AI-Driven Hierarchical Trust E...