包含联邦学习是机器学习吗的词条

联邦学习的优化方向

1、联邦学习性能优化方向：横向联邦学习和纵向联邦学习。横向联邦学习：在两个数据集的用户特征重叠较多而用户重叠较少的情况下，我们把数据集按照横向（即用户维度）切分，并取出双方用户特征相同而用户不完全相同的那部分数据进行训练。这种方法叫做横向联邦学习。

2、方向：尽可能多的将计算放在终端设备中进行，减少各终端之间的数据传输。

3、联邦学习的优化方向如下：联邦学习作为机器学习的一种，离不开用一堆数据建立一个机器学习模型。但问题是：现在大家隐私意识上来了，数据特别值钱要各自拿着不能放手。但人工智能总得发展啊，模型还是要一起建才能挣钱啊，于是值得研究的问题就来了。有些情况我没遇见过，但恰巧有别人遇见过。

4、性能优化实践 优化策略包括利用离线计算减少加密过程中的计算量，针对稀疏数据设计优化算法，以及通过通信压缩减少数据传输。尽管全同态加密有潜在效率问题，但通过多技术融合，如无第三方方案，可以提高联邦学习的效率。

数据隐私计算技术有哪些

1、数据隐私计算技术有以下几种：安全多方计算（MPC）、联邦学习（FL）、可信执行环境（TEE）。安全多方计算（MPC）。安全多方计算（Secure Multi-party Computation）即在参与方不共享各自数据且没有可信第三方的情况下，仍可以进行协同计算，最终产生有价值的分析内容。联邦学习（FL）。

2、隐私计算三种技术是联邦学习，多方安全计算，可信计算。联邦学习 优势：联邦学习可以允许多个参与者在不共享数据的情况下构建一个通用强大的机器学习模型，从而允许解决关键问题，如数据隐私、数据安全、数据访问权限和对异构数据的访问。

3、隐私计算三种技术为：多方安全计算、联邦学习和可信执行环境。多方安全计算是一种保护隐私的分布式计算技术。在这一框架下，多个参与方可以联合进行大数据分析与计算，而无需暴露各自的数据细节。

4、隐私计算技术涵盖了多种方法，如安全多方计算、可信执行环境、联邦学习等。这些技术方法能够在数据处理过程中确保原始数据的隐私不被泄露。例如，安全多方计算允许多个参与方共同计算一个函数，而每个参与方只能获取自己的计算结果，无法窥探其他参与方的数据。

揭秘联邦学习黑马:富数科技FMPC安全计算平台

联邦学习领域中的一匹黑马——富数科技FMPC安全计算平台 作为上海富数科技的拳头产品，FMPC是一个专注于安全计算的平台，致力于解决合规数据源之间的数据安全问题，帮助金融、政务、医疗和营销等行业的企业实现大数据的合规使用，构建安全的数据互联网生态。

不是。根据查询富数科技公司相关资料得知，富数科技不是外包。富数科技成立于2016年，是中国隐私安全计算的领跑者，专注于联邦学习、多方安全计算、匿踪查询、密码学等加密计算领域，依托前沿技术致力在万物皆数时代构建数据安全和隐私保护的数字安全底座。