1/1聯邦學習的隱私保護第一部分聯邦學習隱私風險分析 2第二部分聯邦學習隱私保護技術概述 5第三部分數據加密與安全傳輸 7第四部分模型聯邦化與分散訓練 9第五部分同態加密與多方安全計算 12第六部分差分隱私與噪聲引入 15第七部分隱私保護協議設計原則 17第八部分聯邦學習隱私保護實踐案例 19

第一部分聯邦學習隱私風險分析關鍵詞關鍵要點數據孤島與隱私泄露

1.聯邦學習中，數據分散于不同數據持有者，形成數據孤島，阻礙了集體學習。

2.各方的數據中可能包含敏感信息，在聯邦學習中共享時，存在隱私泄露風險。

3.缺乏有效的機制來保護數據隱私，可能會導致數據濫用或身份盜竊。

模式泄露

1.聯邦學習中，各方通過共享模型來進行協作，存在模式泄露風險。

2.即使數據本身不共享，各方也可以通過分析共享模型來推斷數據中的敏感信息。

3.模式泄露可能導致個人隱私暴露或商業秘密泄露。

通信安全

1.聯邦學習中，各方之間需要進行大量的通信，存在通信安全風險。

2.攻擊者可以劫持通信渠道，竊取敏感數據或注入惡意代碼。

3.需要采取適當的加密和安全協議來確保通信安全。

數據中毒

1.惡意參與者可以故意提供錯誤或損壞的數據，以毒化聯邦學習模型。

2.數據中毒可以導致模型性能降低，甚至產生有害后果。

3.需要建立機制來檢測和緩解數據中毒，確保數據質量。

算法偏見

1.聯邦學習中，不同數據持有者的數據可能存在偏差，導致聯邦模型產生偏見。

2.算法偏見可以對特定群體產生歧視性影響，導致不公正的結果。

3.需要考慮算法偏見，采取措施消除或緩解其影響。

法規與政策

1.聯邦學習涉及數據隱私保護和倫理問題，需要有相關的法規和政策來規范。

2.法規和政策應明確各方在聯邦學習中的責任和義務。

3.監管機構需要制定和實施適當的標準，以保障數據隱私和用戶權益。聯邦學習隱私風險分析

聯邦學習（FL）是一種分布式機器學習技術，允許多個參與者在不對各自數據進行交互的情況下共同訓練模型。盡管FL提供了在保護數據隱私的情況下進行協作學習的可能性，但它也帶來了獨特的隱私風險。

數據泄露風險

FL中的一個主要隱私風險是數據泄露。這是因為參與者需要交換模型更新，這些更新包含可能推斷敏感信息的梯度或模型參數。未經授權訪問這些更新可能會導致參與者數據泄露，從而導致身份盜竊、財務損失或其他損害。

逆向工程風險

另一種隱私風險是逆向工程攻擊。在這個場景中，攻擊者可以利用模型更新來重建參與者的本地數據集。這可以通過使用深度學習技術或統計分析來實現。成功地逆向工程數據會破壞參與者的數據隱私，并可能導致敏感信息的曝光。

會員推斷風險

會員推斷攻擊涉及攻擊者試圖確定特定個體是否參與了FL訓練過程。這可以通過分析模型更新或參與者的通信模式來實現。成功地執行會員推斷攻擊可能會泄露參與者的身份或群體歸屬，從而導致歧視或其他形式的危害。

屬性推斷風險

屬性推斷攻擊旨在推斷有關參與者的敏感屬性，例如健康狀況、政治觀點或種族。這可以通過訓練模型來識別這些屬性相關的模式來實現。屬性推斷攻擊可能會導致歧視、騷擾或其他形式的侵害。

緩解隱私風險

為了減輕聯邦學習中的隱私風險，可以使用以下方法：

*差分隱私：向模型更新中引入隨機噪聲，以隱藏參與者的個人信息。

*聯邦平均：而不是直接交換梯度，參與者交換梯度的加權平均，以降低數據泄露的風險。

*安全多方計算：在多個參與者之間執行加密計算，以在不泄露數據的情況下訓練模型。

*生成對抗網絡：生成合成數據，以代替參與者的實際數據進行模型訓練，從而減少數據泄露的風險。

*成員資格控制：實現機制，以防止未經授權的參與者加入FL訓練過程，從而降低會員推斷的風險。

結論

聯邦學習為協作機器學習提供了隱私保障。然而，它也帶來了獨特的隱私風險，包括數據泄露、逆向工程、會員推斷和屬性推斷。通過實施適當的緩解措施，包括差分隱私、聯邦平均和安全多方計算，可以減輕這些風險并保護參與者的數據隱私。隨著聯邦學習的不斷發展，開發和實施新的隱私保護技術至關重要，以確保其在尊重隱私的情況下發揮全部潛力。第二部分聯邦學習隱私保護技術概述關鍵詞關鍵要點【加密技術】：

1.同態加密：允許在加密數據上直接進行計算，無需解密，保護數據隱私。

2.聯邦學習加密算法：專門設計的加密算法，適用于聯邦學習場景，平衡隱私保護和協作效率。

3.秘密共享：將數據拆分成多個共享，分散存儲，防止單點泄露。

【聯邦學習協議】：

聯邦學習隱私保護技術概述

聯邦學習是一種分布式機器學習技術，允許多個參與者在不共享原始數據的情況下協作訓練模型。為了保護參與者的數據隱私，聯邦學習引入了各種隱私保護技術。

同態加密(HE)

HE是一種加密技術，允許在加密數據上執行數學運算。在聯邦學習中，參與者使用HE加密他們的數據，然后將加密數據發送到中央服務器進行模型訓練。中央服務器可以在加密數據上執行訓練算法，然后將訓練后的模型發送回參與者。參與者可以使用他們的解密密鑰來解密模型并本地部署。HE保護數據隱私，因為原始數據和中間結果始終保持加密狀態。

秘密共享

秘密共享是一種加密技術，將數據拆分為多個共享。每個共享本身都是無意義的，但當所有共享組合在一起時，可以恢復原始數據。在聯邦學習中，參與者使用秘密共享將他們的數據拆分為多個共享，然后將每個共享發送到不同的服務器。服務器可以協作訓練模型，而無需透露任何參與者的原始數據。

差分隱私

差分隱私是一種隱私技術，通過注入噪聲來保護數據隱私。在聯邦學習中，參與者在發送數據到中央服務器之前，會向數據添加隨機噪聲。噪聲會模糊數據，使攻擊者無法從訓練后的模型中推斷出任何個體參與者的信息。

聯邦平均

聯邦平均是一種聯邦學習訓練算法，它通過計算參與者本地模型的加權平均值來訓練全局模型。聯邦平均不需要共享原始數據或中間結果。相反，參與者共享本地模型的更新，這些更新是針對其自身數據集訓練的。中央服務器匯總更新并更新全局模型，然后將更新后的模型發送回參與者。

安全多方計算(MPC)

MPC是一種加密技術，允許多個參與者在不透露其輸入或輸出的情況下共同計算一個函數。在聯邦學習中，MPC用于訓練模型，而無需共享原始數據。參與者使用MPC協議加密他們的數據，然后進行分布式計算以訓練模型。模型訓練完成后，參與者可以解密輸出，而無需透露他們的原始數據。

隱私保護的評估指標

為了評估聯邦學習隱私保護技術的有效性，可以使用以下指標：

*差異隱私等級：衡量數據泄露風險的定量指標。

*保真度：訓練后的模型與在原始數據上訓練的模型之間的性能差異。

*通信成本：訓練模型所需的通信量。

*計算成本：訓練模型所需的計算量。第三部分數據加密與安全傳輸關鍵詞關鍵要點數據加密

1.數據加密算法：采用高級加密標準(AES)、國密算法(SM4)等強加密算法，對數據進行加密處理，確保數據的機密性。

2.密鑰管理：使用密鑰管理系統(KMS)對加密密鑰進行安全管理，防止密鑰泄露或被破解。

3.數據分片加密：將數據分片加密，并分別存儲在不同的節點上，即使某個節點被攻破，也無法獲取全部數據。

安全傳輸

1.傳輸協議：采用安全傳輸層協議(SSL/TLS)，對數據在網絡傳輸過程中的機密性和完整性進行保護。

2.防重放攻擊：使用時間戳或其他機制，防止數據被重復發送或篡改。

3.防泄露攻擊：通過數據代理或數據脫敏技術，隱藏或刪除敏感數據，防止數據泄露。數據加密與安全傳輸

在聯邦學習中，數據加密和安全傳輸至關重要，旨在保護敏感數據免受未經授權的訪問和修改。以下介紹了聯邦學習中數據加密和安全傳輸的常見技術和實踐：

1.數據加密

*端到端加密(E2E)：在數據傳輸過程中對數據進行加密，并在收到數據的一方進行解密。E2E加密可確保未經授權方無法訪問數據，即使數據被攔截。

*同態加密(HE)：一種加密技術，允許在加密狀態下對數據進行操作，而無需解密。HE允許在保護隱私的情況下進行聯合模型訓練。

*秘密共享：一種加密技術，將數據拆分為多個共享，每個共享都無法單獨解密。只有收集所有共享才能恢復原始數據。秘密共享可抵御單點故障和惡意攻擊。

2.安全傳輸協議

*傳輸層安全(TLS)：一種協議，用于在計算機網絡上安全地傳輸數據。TLS使用加密和身份驗證機制來保護數據免受竊聽和篡改。

*安全套接字層(SSL)：TLS的前身，提供與TLS類似的保護。

*虛擬專用網絡(VPN)：一種將設備安全連接到遠程網絡的技術。VPN創建一個加密隧道，通過該隧道傳輸的數據受到保護。

3.密鑰管理

*密鑰生成和分發：使用安全機制生成和分發加密密鑰，例如密碼學原理或可信第三方。

*密鑰輪換：定期輪換加密密鑰，以減少密鑰泄露的風險。

*密鑰保管：將加密密鑰存儲在安全位置，防止未經授權的訪問。

4.安全計算環境

*安全多方計算(SMC)：一種技術，允許在參與方不透露其原始數據的情況下協同訓練機器學習模型。

*可信執行環境(TEE)：一種安全區域，可以在其中處理敏感數據，與主系統隔離。

*聯邦云計算：一種云計算模型，將計算和存儲分布在多個供應商之間，以提高數據保護和冗余。

實施考慮因素

實施聯邦學習數據加密和安全傳輸時，需要考慮以下因素：

*性能開銷：加密和安全傳輸可能會增加執行時間和資源使用。

*互操作性：不同的加密算法和協議之間需要互操作性，以實現數據在聯邦參與者之間的安全交換。

*法規遵從性：確保數據加密和安全傳輸實踐符合相關法規和標準，例如《通用數據保護條例》(GDPR)。

通過實施這些措施，聯邦學習平臺可以保護敏感數據，同時實現協作機器學習的優勢。第四部分模型聯邦化與分散訓練關鍵詞關鍵要點主題名稱：聯邦學習模型的聯合訓練

1.多方數據聯合建模：參與方在不共享原始數據的情況下，通過安全多方計算技術聯合訓練模型，實現分布式協作學習。

2.模型參數聚合：各個參與方訓練本地模型后，將模型參數聚合到中央服務器或協調節點。聚合后的模型參數包含所有參與方的知識，提高模型性能。

3.隱私保護機制：采用差分隱私、同態加密等隱私保護技術，確保參與方的原始數據和本地模型的隱私性。

主題名稱：聯邦學習模型的差異化訓練

模型聯邦化

模型聯邦化是一種聯邦學習技術，其中模型在多個設備或服務器上分發和訓練。每個設備或服務器都持有本地數據集的子集，并且僅與其他設備或服務器共享模型更新，而不是原始數據。

優點：

*隱私保護：由于原始數據保留在設備或服務器上，因此可以保護其隱私。

*高效性：通過將模型訓練分布在多個設備或服務器上，可以提高訓練效率。

*通用性：模型聯邦化適用于各種設備和服務器，包括移動設備、云服務器和物聯網設備。

分散訓練

分散訓練是一種聯邦學習技術，其中模型在多個設備或服務器上訓練，但每個設備或服務器都持有完整的全局數據集。與模型聯邦化不同，分散訓練中共享的是中間模型更新，而不是原始數據。

優點：

*隱私保護：與集中式訓練相比，分散訓練提供了更強的隱私保護，因為原始數據不會離開設備或服務器。

*可擴展性：分散訓練通過并行化模型訓練過程，可以提高可擴展性。

*容錯性：分散訓練具有較高的容錯性，因為即使一臺設備或服務器出現故障，訓練也可以繼續進行。

模型聯邦化與分散訓練的比較

下表比較了模型聯邦化和分散訓練：

|特征|模型聯邦化|分散訓練|

||||

|數據分布|本地數據集子集|完整全局數據集|

|模型更新共享|模型更新|中間模型更新|

|隱私保護|較高|介于集中式訓練和模型聯邦化之間|

|效率|高|介于集中式訓練和模型聯邦化之間|

|通用性|高|較低，因為需要完整的數據集|

應用

模型聯邦化和分散訓練在以下領域有廣泛的應用：

*醫療保健：保護患者數據的隱私，同時開發個性化醫療模型。

*金融：防止欺詐和身份盜竊，同時改善風險管理模型。

*制造：優化生產工藝，同時保護知識產權。

*物聯網：訓練設備模型，同時保護用戶隱私和數據安全。

挑戰

模型聯邦化和分散訓練帶來了以下挑戰：

*協調：需要協調多個設備或服務器之間的通信和更新。

*異構性：不同的設備或服務器可能具有不同的計算能力和數據格式，這會影響訓練過程。

*效率：訓練過程可能比集中式訓練效率低，因為需要在設備或服務器之間傳輸數據和模型更新。

未來方向

模型聯邦化和分散訓練是一個快速發展的領域，未來的研究方向包括：

*提高隱私保護：開發新的技術，在進一步保護隱私的同時提高模型性能。

*提高效率：優化算法和通信協議，以提高訓練效率。

*應對異構性：開發能夠處理異構設備和服務器的方法。

*擴展應用：探索新的應用領域，例如自動駕駛和智能城市。

模型聯邦化和分散訓練為大數據時代的隱私保護和協作機器學習提供了有前途的技術。隨著這些技術的不斷發展，它們在各個行業的應用將會更加廣泛。第五部分同態加密與多方安全計算關鍵詞關鍵要點同態加密

1.同態加密是一種密碼學技術，它允許對密文進行計算，而無需先將其解密。這意味著數據可以在加密狀態下進行處理和分析，從而保護隱私。

2.同態加密允許執行加法、乘法等基本算術運算，以及更復雜的函數，例如求和、求平均值和比較。

3.同態加密在聯邦學習中具有廣泛的應用，因為它可以在保護數據隱私的情況下進行協作訓練和推理任務。

多方安全計算

1.多方安全計算（MPC）是一種密碼學技術，它允許多個參與方在不公開其輸入的情況下共同計算函數。這意味著數據可以安全地共享和處理，而無需信任任何一方。

2.MPC使用多方計算、秘密共享和閾值密碼學等技術來確保隱私。參與方之間共享一個分布式密鑰，用于對計算結果進行加密和驗證。

3.MPC在聯邦學習中非常有用，因為它允許參與方在保護其本地數據集的情況下協作訓練模型。這消除了數據共享的需求，從而消除了隱私泄露的風險。同態加密

同態加密是一種加密技術，它允許在密文中直接進行數學運算，而無需先對其進行解密。這種特性使同態加密非常適合于聯邦學習，因為它可以保護數據在共享和處理時的隱私。

同態加密算法通常基于數學環或域上的同態操作。例如，帕里-貝努（Paillier）加密是一種同態加密算法，它支持加法和乘法操作。假設有加密后的密文\(C_1\)和\(C_2\)，分別對應著明文\(m_1\)和\(m_2\)，則在同態加密下：

-\(C_1+C_2=E(m_1+m_2)\)

-\(C_1\timesC_2=E(m_1\timesm_2)\)

這種同態特性使得參與聯邦學習的參與方可以在不暴露原始數據的情況下，直接在密文中進行模型訓練和推理。

多方安全計算（MPC）

多方安全計算（MPC）是一種密碼學技術，它允許多個參與方在不泄露其私有輸入的情況下共同計算一個函數。MPC協議基于密碼學原語，例如秘密共享和零知識證明。

在聯邦學習中，MPC可以用來執行以下任務：

-安全求和：參與方可以共同計算多個數據點的和，而無需透露其個體值。

-安全平均：參與方可以共同計算多個數據點的平均值，而無需透露其個體值。

-安全最大值/最小值：參與方可以共同確定多個數據點的最大值或最小值，而無需透露其個體值。

這些MPC任務允許參與方在保護數據隱私的同時，協作訓練機器學習模型和執行數據分析任務。

同態加密與MPC在聯邦學習中的應用

同態加密和MPC在聯邦學習中提供了不同的隱私保護機制：

-同態加密專注于保護數據在傳輸和處理過程中的隱私。它允許參與方在密文中進行計算，而無需透露原始數據。

-MPC關注于在不泄露私有輸入的情況下執行聯合計算。它允許參與方協作計算函數，而無需透露各自的數據。

在實踐中，同態加密和MPC可以結合使用，以提供更強的隱私保護。例如，同態加密可用于加密數據傳輸，然后使用MPC進行聯合計算。這種組合方法可以最大限度地減少對數據隱私的風險。

挑戰和未來方向

同態加密和MPC在聯邦學習中的應用仍面臨著一些挑戰，包括：

-計算復雜性：同態加密和MPC算法通常計算成本很高，可能限制其在處理大規模數據時的可行性。

-密鑰管理：同態加密和MPC協議需要安全管理加密密鑰，這可能是一個重大的運營挑戰。

-可擴展性：MPC協議在參與方數量增加時可能會變得不切實際，這限制了其在大型聯邦學習場景中的適用性。

正在進行的研究旨在解決這些挑戰并提高同態加密和MPC在聯邦學習中應用的效率和可擴展性。隨著這些技術的不斷發展，它們有望成為聯邦學習中隱私保護的關鍵組成部分。第六部分差分隱私與噪聲引入關鍵詞關鍵要點差分隱私中的噪聲引入

1.噪聲的類型：差分隱私中使用的噪聲包括拉普拉斯噪聲、高斯噪聲和指數噪聲，每種噪聲都有其優缺點和適合的場景。

2.噪聲的參數：噪聲的參數（例如方差或靈敏度）決定了隱私保障的程度和查詢精度的權衡。

3.隱私損失預算：隱私損失預算是一個全局參數，限制了在給定數據集上執行的查詢數量和噪聲的強度。

差分隱私中的隱私分析

1.隱私度量：差分隱私的隱私度量衡量了在數據集添加或刪除一條記錄后，查詢輸出的變化。

2.隱私分析技術：隱私分析技術用于推導查詢的隱私度量，例如合成分析和矩法方法。

3.隱私保護優化：隱私保護優化算法旨在找到在給定隱私度量下查詢精度的最佳噪聲參數。差分隱私與噪聲引入

差分隱私是一種隱私保護技術，旨在防止從數據分析中泄露個人信息。其核心思想是通過向數據中注入噪聲來掩蓋個體記錄的影響。

差分隱私的定義

差分隱私保證，對于任何兩個相鄰數據集（僅一個記錄不同），由該數據集計算出的任何函數的輸出分布幾乎相同。即，攻擊者無法通過觀察分析結果來推斷數據集中的特定記錄。

噪聲注入

為了實現差分隱私，需要向數據中注入噪聲。這可以通過以下方法實現：

*拉普拉斯噪聲：將拉普拉斯分布的隨機變量添加到數據中。該噪聲量取決于隱私預算ε，表示允許的信息泄露程度。

*指數機制：使用指數分布的隨機變量選擇輸出值。該方法確保較高敏感度的函數具有較低概率被選擇。

*高斯噪聲：將高斯分布的隨機變量添加到數據中。該方法有助于保持數據分布，但隱私較弱。

差分隱私的隱私保證

通過噪聲注入，差分隱私技術提供以下隱私保證：

*不可區分性：攻擊者無法區分兩個相鄰數據集。

*ε-差分隱私：對于任何事件A，在兩個相鄰數據集下，觀察到事件A發生的概率之比至多為e^ε。

隱私預算

隱私預算ε是差分隱私技術的關鍵參數。它控制著注入的噪聲量，從而權衡隱私保護和數據效用。較低的ε值提供了更強的隱私保護，但也會降低數據效用。

差分隱私的應用

差分隱私在聯邦學習等隱私敏感應用中有著廣泛應用：

*聯邦學習：在多個參與者之間協作訓練機器學習模型，同時保護參與者的數據隱私。

*醫療保健：分析醫療數據以識別模式和趨勢，同時保護患者隱私。

*金融：調查財務數據以發現欺詐和洗錢，同時保護個人信息。

差分隱私的挑戰

*數據效用：注入噪聲可能會降低數據效用，使其難以從中提取有價值的見解。

*算法設計：設計差分隱私算法具有挑戰性，因為它需要仔細權衡隱私保護和數據效用。

*復合噪聲：當多次應用差分隱私時，噪聲會累積并進一步降低數據效用。

緩解措施

為了緩解這些挑戰，研究人員提出了一些技術，例如：

*聚合算法：通過聚合多個記錄來提高數據效用。

*自適應隱私預算：根據數據量和敏感度動態調整隱私預算。

*合成數據：使用差分隱私技術生成合成數據集，以保護原始數據的隱私。

通過采用這些技術，差分隱私可以在滿足嚴格隱私要求的同時，幫助我們從數據中獲取有價值的見解。第七部分隱私保護協議設計原則關鍵詞關鍵要點【數據隱私保護】

1.保證數據在未經授權的情況下不被收集和使用。

2.限制數據訪問權限，僅允許授權人員訪問必要信息。

3.定期審查和更新數據隱私政策，以確保其與最佳實踐保持一致。

【數據去標識化】

聯邦學習的隱私保護協議設計原則

聯邦學習是一種分布式機器學習技術，它允許參與者在不共享數據的條件下協作訓練模型。為了保護參與者的隱私，聯邦學習協議必須遵循以下原則：

1.最小化數據共享：

*協議應僅共享訓練模型所需的最低限度的數據。

*參與者應使用加密和聯邦平均等技術來限制對原始數據的訪問。

2.數據不可鏈接性：

*協議應防止將聯邦模型中的數據鏈接到參與者的身份。

*參與者應使用差分隱私、同態加密等技術來混淆數據。

3.數據所有權和控制：

*協議應明確定義參與者對自身數據的訪問權限和控制權。

*參與者應能夠撤回對數據的同意，并從模型中刪除其貢獻。

4.有限參與：

*協議應允許參與者選擇性地參與訓練過程。

*參與者應能夠在不影響模型質量的情況下限制其參與程度。

5.透明度和審計：

*協議應公開其隱私保護機制，并接受獨立審計。

*參與者應能夠驗證協議的執行情況，并確保其隱私得到尊重。

6.模型責任：

*協議應明確定義訓練模型的責任歸屬。

*參與者應了解其對模型輸出以及由此產生的決策的責任。

7.法律合規：

*協議應遵守所有適用的隱私法規和準則。

*參與者應確保協議符合其所在轄區的法律要求。

8.技術可行性：

*協議應基于可靠且可行的技術。

*參與者應具備實施協議所需的資源和專業知識。

9.性能影響：

*協議應最大限度地減少對模型性能的影響。

*參與者應平衡隱私保護措施和模型準確性之間的權衡。

10.用戶友好性：

*協議應易于理解和實施。

*參與者應該能夠輕松地遵循協議，并在必要時獲得支持。

這些原則為設計保護參與者隱私的聯邦學習協議提供了指導。通過遵循這些原則，協議可以創建安全且有效的環境，以協作訓練模型，同時最大限度地降低隱私風險。第八部分聯邦學習隱私保護實踐案例關鍵詞關鍵要點聯邦學習隱私保護框架

1.分布式數據存儲：將數據分散存儲于不同節點，保護原始數據免于集中訪問。

2.加密技術保障：采用同態加密、多方安全計算等技術，確保數據在未解密情況下進行分析。

3.差異隱私機制：引入噪聲或擾動，模糊個體數據特征，防止信息泄露。

聯邦轉移學習

1.預訓練模型遷移：將已在公開數據集上訓練的模型遷移到私人數據，減少對私人數據的依賴。

2.跨域聯合訓練：不同組織聯合訓練模型，共享知識的同時保護各自數據隱私。

3.聯邦模型平均：匯總不同節點的局部模型權重，得到全局模型，降低隱私風險。

差分隱私算法

1.拉普拉斯機制：在數據中添加拉普拉斯噪聲，以一定概率改變數據值。

2.加性噪聲機制：在數據上添加獨立的隨機噪聲，實現數據聚合過程中的隱私保護。

3.指數機制：根據隱私預算和敏感度函數，對數據進行擾動，確保隱私和實用性平衡。

安全多方計算

1.秘密共享技術：將秘密分散成多個份額，由不同節點持有，防止單點故障或惡意攻擊。

2.同態加密：允許在加密數據上進行運算，無需解密，保障數據使用過程中的隱私。

3.零知識證明：證明某個主張的真實性，而無需透露證明所依據的信息。

聯邦學習倫理準則

1.明確隱私保護責任：明確各參與方在數據收集、使用和存儲方面的責任。

2.數據主體知情同意：征得數據主體同