详细内容或原文请订阅后点击阅览
安全的联合学习
它是什么重要的：使用加密方法，对物联网的安全联合学习可以提高数据隐私和效率。
来源:人工智能+IoT设备的安全联合学习：新框架
对IoT设备的安全联合学习：一个新的框架为跨连接的设备提供了隐私的机器学习的下一代方法，该方法是为当今复杂的物联网生态系统设计的。随着物联网部署的迅速增长，保持用户数据分散的边缘AI安全解决方案的需求变得至关重要。本文介绍了一种适合资源约束环境的强大联合学习模型，强调绩效，隐私和沟通效率。该框架植根于同态加密和安全聚合，可在训练速度和带宽使用情况下进行可测量的改进。这标志着物联网应用程序中安全联合学习的重大进步。
关键要点
- 拟议的FL框架通过同型加密和安全汇总增强了隐私，使原始数据本地的原始数据与物联网节点进行了本地化。实验性结果表明，与传统的FL模型相比，相比优化了对Iot Edge的架构优化的架构。敏感数据。