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联邦学习
大数据与人工智能发展下,区块链与联邦学习结合保障数据安全与隐私

大数据与人工智能发展下,区块链与联邦学习结合保障数据安全与隐私

在当今数字化的时代,数据就像新的石油一样,能推动社会快速向前发展。然而,数据安全与隐私保护却成为了引人关注的问题,好似宝藏正面临着被掠夺的危险。正因如此,区块链和联邦学习进入了人们的视野。 数据资源的重要性 如今,大数据和人工智能发展得很迅猛,数据在各个地方都存在。像在中国的电商平台,每天都会产生数量极多的数据。这些数据能够促使算法去进行精准推荐等一系列操作。各个企业都非常迫切地需要数据,以便分析

trust trust 2025年1月29日
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联邦学习:保护数据隐私的机器学习新方法及其应用场景解析

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在数字时代,数据隐私与共享的冲突日益加剧,联邦学习应运而生,成为破解这一难题的关键。它既保障了隐私安全,又实现了数据的协同利用。 联邦学习的诞生背景 在当前隐私保护意识增强的时代,传统机器学习数据处理方法遭遇了严重挑战。以欧盟2018年实施的《通用数据保护条例》为例,该条例对数据隐私保护设定了严格的标准,一旦数据集中处理出现失误,就可能触犯规定。在此背景下,联邦学习作为一种新方法应运而生,它不

trust trust 2025年1月19日
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