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
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
2025年1月19日
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