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联邦学习是一种新型的分布式学习框架,它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先,本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型,有助于理解其面临的攻击。其次,本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型,同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较,进一步讨论了该领域未来的发展方向。 相似文献
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针对国内卫星遥控体制国际化的需求,结合已有的空间数据系统咨询委员会(CCSDS)遥控协议体系架构,设计了应用CCSDS空间数据链路安全协议(SDLS)的遥控安全方案。该方案选用认证和加密认证2种业务,并针对不同的遥控安全业务,分别设计了定制遥控帧格式、安全关联、算法管理及密钥管理业务。以目标机为核心搭建验证系统,通过2个典型应用场景验证遥控安全方案的可行性,结果表明:该方案可提高遥控安全系统的灵活性、可扩展性,并且能够有效保护密钥强度,延长密钥生命周期。遥控安全方案的设计及其在遥控单元中的实现,可为我国卫星遥控体制与国际接轨提供参考。 相似文献
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