摘要
本论文对基于联邦学习的跨部门数据共享问题进行了研究，并对其进行了优化。在数据共享中，存在着安全性差、数据质量差、联合学习效率低等问题。针对上述问题，本项目拟从加密解密、差分隐私、同态加密三个方面展开研究。实验证明，差分隐私算法能有效地保证数据的隐私性，并能有效地提高联合学习的精度；同态密码能够实现多个组织间的数据共享，而不会泄漏数据；通过对数据进行加密、解密，可以有效地提高数据的保密程度。本项目的研究成果将为医疗、金融、工业等多个领域的跨机构数据共享提供理论基础和技术支撑。
关键词：联合学习，数据分享，数据保密，差分隐私，同态加密
目录
摘要 1
1前言 1
1.1调查背景 2
1.2研究的目标和意义 2
1.3国内外研究现状 2
2联盟学习理论综述 3
2.1联合学习的基础 3
2.2联合学习算法的基本思想 3
2.3联合学习的应用情景 4
3关于跨机构间数据分享的联合学习问题 4
3.1缺乏安全保障的资料分享 4
3.2资料品质较差 4
3.3联合学习的有效性不高 5
4用于跨机构间数据共享的联合学习的最优度量 5
4.1数据的加密和解密 5
4.2差分保密 5
4.3同态密码学 6
5 试验和结果 6
5.1试验资料的制备 7
5.2试验的设计和过程 7
5.3对试验成果的分析 7
6结论 8
参考文献 8
本论文对基于联邦学习的跨部门数据共享问题进行了研究，并对其进行了优化。在数据共享中，存在着安全性差、数据质量差、联合学习效率低等问题。针对上述问题，本项目拟从加密解密、差分隐私、同态加密三个方面展开研究。实验证明，差分隐私算法能有效地保证数据的隐私性，并能有效地提高联合学习的精度；同态密码能够实现多个组织间的数据共享，而不会泄漏数据；通过对数据进行加密、解密，可以有效地提高数据的保密程度。本项目的研究成果将为医疗、金融、工业等多个领域的跨机构数据共享提供理论基础和技术支撑。
关键词：联合学习，数据分享，数据保密，差分隐私，同态加密
目录
摘要 1
1前言 1
1.1调查背景 2
1.2研究的目标和意义 2
1.3国内外研究现状 2
2联盟学习理论综述 3
2.1联合学习的基础 3
2.2联合学习算法的基本思想 3
2.3联合学习的应用情景 4
3关于跨机构间数据分享的联合学习问题 4
3.1缺乏安全保障的资料分享 4
3.2资料品质较差 4
3.3联合学习的有效性不高 5
4用于跨机构间数据共享的联合学习的最优度量 5
4.1数据的加密和解密 5
4.2差分保密 5
4.3同态密码学 6
5 试验和结果 6
5.1试验资料的制备 7
5.2试验的设计和过程 7
5.3对试验成果的分析 7
6结论 8
参考文献 8
