演講人：日期:聯(lián)邦學(xué)習(xí)文獻(xiàn)匯報(bào)CATALOGUE目錄01技術(shù)概述02核心原理03關(guān)鍵技術(shù)04應(yīng)用案例05挑戰(zhàn)與展望06匯報(bào)總結(jié)01技術(shù)概述基本定義與特征聯(lián)邦學(xué)習(xí)定義聯(lián)邦學(xué)習(xí)特征聯(lián)邦學(xué)習(xí)優(yōu)勢聯(lián)邦學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)是一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其核心思想是將數(shù)據(jù)保存在本地設(shè)備上，而不是將數(shù)據(jù)集中到一個(gè)中央服務(wù)器上進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)；各參與方獨(dú)立訓(xùn)練模型，不共享數(shù)據(jù)；通過參數(shù)交換實(shí)現(xiàn)模型更新和共享。保護(hù)數(shù)據(jù)隱私；利用分布式數(shù)據(jù)；提高模型泛化能力。通信成本、系統(tǒng)異構(gòu)性、數(shù)據(jù)非獨(dú)立同分布等。發(fā)展歷程梳理起源與早期研究起源于分布式計(jì)算和隱私保護(hù)需求，早期研究主要集中在理論層面和算法設(shè)計(jì)。技術(shù)突破與拓展隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，聯(lián)邦學(xué)習(xí)在算法、通信、隱私保護(hù)等方面取得突破，應(yīng)用領(lǐng)域逐漸拓展?，F(xiàn)階段與未來趨勢目前聯(lián)邦學(xué)習(xí)已成為研究熱點(diǎn)，未來可能向更高效的算法、更強(qiáng)的隱私保護(hù)、更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域等方向發(fā)展。主流框架分類按數(shù)據(jù)分布分類水平聯(lián)邦學(xué)習(xí)（數(shù)據(jù)特征相同，用戶不同）；垂直聯(lián)邦學(xué)習(xí)（數(shù)據(jù)特征不同，用戶相同）；混合聯(lián)邦學(xué)習(xí)（數(shù)據(jù)特征和用戶均不同）。按模型更新方式分類同步更新聯(lián)邦學(xué)習(xí)（各參與方同時(shí)更新模型）；異步更新聯(lián)邦學(xué)習(xí)（各參與方獨(dú)立更新模型，然后匯總）。按隱私保護(hù)方式分類基于加密的聯(lián)邦學(xué)習(xí)（如差分隱私、同態(tài)加密等）；基于擾動(dòng)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)（如本地模型擾動(dòng)、全局模型擾動(dòng)等）。02核心原理數(shù)據(jù)分布類型任意分布式數(shù)據(jù)指數(shù)據(jù)在特征維度和樣本維度上均不相同，需要更為復(fù)雜的聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法進(jìn)行處理。03指不同用戶或機(jī)構(gòu)間的數(shù)據(jù)在特征維度上不同，但在樣本維度上相同或重疊。02縱向分布式數(shù)據(jù)橫向分布式數(shù)據(jù)指不同用戶或機(jī)構(gòu)間的數(shù)據(jù)在特征維度上相同，但在樣本維度上不同。01模型聚合機(jī)制聯(lián)邦平均算法通過將各參與方訓(xùn)練得到的模型參數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均，得到全局模型。聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)利用遷移學(xué)習(xí)的方法，將不同參與方的數(shù)據(jù)映射到一個(gè)共同的特征空間，使得各方能夠在該空間上進(jìn)行模型訓(xùn)練。聯(lián)邦梯度下降在每次迭代中，各參與方計(jì)算本地?cái)?shù)據(jù)的梯度并發(fā)送給中央服務(wù)器，中央服務(wù)器將各梯度進(jìn)行聚合后更新全局模型。隱私保護(hù)基礎(chǔ)通過在原始數(shù)據(jù)中添加噪聲或進(jìn)行隨機(jī)化處理，使得無法從單個(gè)用戶的數(shù)據(jù)中推斷出其隱私信息。差分隱私本地訓(xùn)練與加密安全多方計(jì)算各參與方在本地訓(xùn)練模型，并將模型參數(shù)進(jìn)行加密后上傳給中央服務(wù)器，中央服務(wù)器在不解密的情況下進(jìn)行模型聚合。通過密碼學(xué)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多方數(shù)據(jù)在計(jì)算過程中不泄露各自的數(shù)據(jù)，從而保證數(shù)據(jù)隱私。03關(guān)鍵技術(shù)通信優(yōu)化策略量化通信通過壓縮通信數(shù)據(jù)來降低通信成本，如使用稀疏更新、梯度量化、模型量化等技術(shù)。異步通信允許節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行異步通信，避免等待同步通信帶來的延遲和開銷。分布式優(yōu)化算法采用分布式優(yōu)化算法，如ADMM、SGD等，來加速聯(lián)邦學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程。安全對(duì)抗機(jī)制使用加密技術(shù)保護(hù)用戶數(shù)據(jù)的安全性，如差分隱私、同態(tài)加密等。加密技術(shù)針對(duì)聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的攻擊行為，如惡意節(jié)點(diǎn)、投毒攻擊等，采取相應(yīng)的防御措施。攻擊防御采用安全多方計(jì)算協(xié)議，確保在多方參與的情況下不泄露用戶隱私。安全多方計(jì)算模型壓縮方法剪枝技術(shù)通過剪枝技術(shù)減少模型的復(fù)雜度，如權(quán)重剪枝、神經(jīng)元剪枝等。量化技術(shù)使用量化技術(shù)降低模型的精度和存儲(chǔ)空間，如權(quán)重量化、激活量化等。知識(shí)蒸餾通過知識(shí)蒸餾技術(shù)將大模型的知識(shí)壓縮到小模型中，提高小模型的性能。04應(yīng)用案例醫(yī)療數(shù)據(jù)協(xié)同分析多方數(shù)據(jù)協(xié)同聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)允許醫(yī)療機(jī)構(gòu)在保護(hù)患者隱私的前提下，進(jìn)行多方數(shù)據(jù)協(xié)同分析，提升模型的準(zhǔn)確性和可靠性?？绲赜蜥t(yī)療合作通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)，不同地域的醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以共同訓(xùn)練模型，共享醫(yī)療資源，提高醫(yī)療水平。數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)聯(lián)邦學(xué)習(xí)在原始數(shù)據(jù)不離開本地的情況下進(jìn)行模型訓(xùn)練，有效保護(hù)了患者的隱私和數(shù)據(jù)安全。金融風(fēng)控模型共建多維度數(shù)據(jù)融合聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以融合來自多個(gè)金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，提升風(fēng)控模型的準(zhǔn)確性和全面性。01實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練的風(fēng)控模型，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測和預(yù)警金融風(fēng)險(xiǎn)，保障金融安全。02防范金融欺詐利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的反欺詐模型，能有效識(shí)別和防范各種金融欺詐行為。03物聯(lián)網(wǎng)隱私計(jì)算隱私保護(hù)聯(lián)邦學(xué)習(xí)在訓(xùn)練過程中不暴露原始數(shù)據(jù)，有效保護(hù)了物聯(lián)網(wǎng)用戶的隱私。03聯(lián)邦學(xué)習(xí)支持分布式計(jì)算，使得物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以自主訓(xùn)練模型，降低中心化計(jì)算的壓力。02分布式計(jì)算數(shù)據(jù)加密傳輸聯(lián)邦學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)傳輸過程中采用加密技術(shù)，保障物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)安全。0105挑戰(zhàn)與展望異構(gòu)數(shù)據(jù)兼容問題數(shù)據(jù)異構(gòu)性由于各參與方數(shù)據(jù)格式、特征、分布等存在差異，導(dǎo)致模型在訓(xùn)練過程中難以融合各方數(shù)據(jù)。隱私保護(hù)在數(shù)據(jù)共享和傳輸過程中，如何保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全是一個(gè)重要的問題?？缭O(shè)備兼容性如何在不同設(shè)備、不同操作系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理。訓(xùn)練效率瓶頸突破通信開銷大在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，各參與方需要頻繁傳輸模型更新信息，導(dǎo)致通信開銷大。模型收斂慢由于數(shù)據(jù)分布和設(shè)備性能的差異，聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型的收斂速度較慢。精度損失由于參與方數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量的差異，導(dǎo)致聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型的精度損失?？鐧C(jī)構(gòu)協(xié)作新范式分布式學(xué)習(xí)聯(lián)邦學(xué)習(xí)本質(zhì)上是一種分布式學(xué)習(xí)，可以充分利用各方的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)資源，提高模型訓(xùn)練效率。監(jiān)管合規(guī)通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)，各方可以在不共享數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行模型訓(xùn)練，滿足了監(jiān)管合規(guī)要求。多方參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)允許多個(gè)機(jī)構(gòu)共同參與模型訓(xùn)練，提高了數(shù)據(jù)的使用效率。06匯報(bào)總結(jié)文獻(xiàn)核心結(jié)論聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠有效解決數(shù)據(jù)孤島問題通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)，各個(gè)數(shù)據(jù)持有方可以在不共享數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行模型訓(xùn)練，從而有效解決了數(shù)據(jù)孤島問題。聯(lián)邦學(xué)習(xí)在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私方面具有優(yōu)勢聯(lián)邦學(xué)習(xí)存在算法效率和模型精度問題聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過加密和分布式計(jì)算等技術(shù)手段，保證了數(shù)據(jù)在傳輸和計(jì)算過程中的隱私安全。由于聯(lián)邦學(xué)習(xí)需要協(xié)調(diào)多個(gè)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算和數(shù)據(jù)傳輸，因此算法效率和模型精度是其面臨的挑戰(zhàn)。123聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展，促進(jìn)了隱私保護(hù)技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用，為數(shù)據(jù)隱私保護(hù)提供了新的思路和解決方案。領(lǐng)域貢獻(xiàn)分析聯(lián)邦學(xué)習(xí)推動(dòng)了隱私保護(hù)技術(shù)的發(fā)展聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，使得多方合作和數(shù)據(jù)共享變得更加容易和安全，有助于促進(jìn)跨機(jī)構(gòu)、跨領(lǐng)域的合作和創(chuàng)新。聯(lián)邦學(xué)習(xí)促進(jìn)了多方合作和數(shù)據(jù)共享聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)療、金融等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景，能夠幫助這些行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和模型更新，提高服務(wù)質(zhì)量和效率。聯(lián)邦學(xué)習(xí)在醫(yī)療、金融等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景后續(xù)研究方向建議聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法優(yōu)化針對(duì)聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法效率和模型精