联邦学习
基本信息
《联邦学习》是2020年电子工业出版社出版的图书，作者是杨强、刘洋等。在《联邦学习》 中，我们将描述联邦学习（亦称联邦机器学习）如何将分布式机器学习、密码学、基于金融规则的激励机制和博弈论结合起来，以解决分散数据的使用问题。
关联概念
协同技术： 人工智能仿真实验分布式存储双因子安全存储差分隐私数据处理数据隐私数据隐私保护机器学习物联网网络数据边缘计算
应用领域-供应链： 追踪
应用领域-医疗： COVID-19传染病医疗数据医疗数据共享医院
应用领域-金融： 审计
技术特征： 中心化单点失效去中心化可信可信性安全可靠安全性防篡改隐私保护隐私性
核心技术-加密算法： 加密
核心技术-数据存储： 分布式分布式数据区块链区块链技术数据存储
核心技术-智能合约： 智能合约
核心技术-网络协议： 区块链网络
核心技术-链与节点： 恶意节点