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《基于同态加密的联邦学习模型的设计与实现》篇一

一、引言

随着大数据时代的到来，数据共享和协作学习成为了人工智能领域的重要研究方向。然而，数据隐私和安全问题成为了阻碍数据共享的主要障碍。为了解决这一问题，联邦学习技术应运而生。联邦学习允许多个参与方在保持数据本地化的前提下，通过共享模型参数的方式进行联合学习，从而保护了数据的隐私。而同态加密技术则是一种能够在不暴露明文数据的情况下进行计算的技术，它为联邦学习提供了更高级别的数据保护。本文将探讨基于同态加密的联邦学习模型的设计与实现。

二、同态加密与联邦学习概述

（一）同态加密

同态加密是一种允许对密文进行计算，并得到与对明文进行相同计算后加密结