目錄
第 1章聯(lián)邦學習基礎(chǔ) ..............................................................1

1.1聯(lián)邦學習概述
.....................................................................................2
1.
1.1聯(lián)邦學習背景 ...........................................................................2
1.
1.2聯(lián)邦學習定義與分類.................................................................3
1.
1.3聯(lián)邦學習發(fā)展與現(xiàn)狀.................................................................4
1.
2系統(tǒng)模型與威脅模型 ...........................................................................7
1.
2.1聯(lián)邦學習系統(tǒng)結(jié)構(gòu) ....................................................................7
1.
2.2聯(lián)邦學習威脅模型 ....................................................................8
1.
3聯(lián)邦學習系統(tǒng)目標...............................................................................9
1.3.1隱私目標
..................................................................................9
1.3.2安全目標
................................................................................ 10
1.
3.3多目標平衡 ............................................................................ 11
1.
3.4貢獻度評估 ............................................................................ 12
第 2章聯(lián)邦學習與隱私安全 .................................................. 14

2.
1隱私安全問題定義............................................................................. 15
2.
1.1機器學習隱私問題與安全問題.................................................. 15
2.
1.2攻擊與防護對象...................................................................... 16
2.
2聯(lián)邦學習隱私安全威脅 ...................................................................... 17
2.
2.1面向數(shù)據(jù)隱私的威脅攻擊 ........................................................ 17
2.
2.2面向模型安全的威脅攻擊 ........................................................ 19
2.
2.3面向模型版權(quán)的威脅攻擊 ........................................................ 20
2.
3聯(lián)邦學習隱私安全保護方法 ............................................................... 24
2.3.1差分隱私
................................................................................ 24
2.
3.2安全多方計算 ......................................................................... 25
2.3.3同態(tài)加密
................................................................................ 26
2.
3.4模型版權(quán)保護技術(shù) .................................................................. 27
第 3章個性化聯(lián)邦學習......................................................... 33

3.
1非獨立同分布問題與個性化學習的必要性 ........................................... 34
3.
2聯(lián)邦學習個性化方法 ......................................................................... 35
3.
2.1基于客戶端選擇的方案............................................................ 35
3.
2.2基于元學習的方案 .................................................................. 35
3.
2.3 基于正則化的方案 .................................................................. 36
3.
2.4 基于蒸餾的方案...................................................................... 37
第 4 章聯(lián)邦學習貢獻度評估 .................................................. 39

4.
1貢獻度評估的重要性與挑戰(zhàn) ............................................................... 40
4.
2貢獻度評估標準與公平性................................................................... 41
4.2.1 基于
Shapley值的貢獻評估方法 .............................................. 41
4.
2.2 基于距離的貢獻度評估方法 ..................................................... 41
4.2.3 評價指標
................................................................................ 42
4.
3聯(lián)邦學習貢獻度評估方法................................................................... 43
4.3.1 基于
Shapley值的貢獻度評估方法........................................... 43
4.
3.2 基于距離的貢獻度評估方法 ..................................................... 45
第 5 章聯(lián)邦學習與大模型 ..................................................... 47

5.1聯(lián)邦大模型
....................................................................................... 48
5.
1.1 大模型預訓練與聯(lián)邦學習 ........................................................ 49
5.
1.2 大模型微調(diào)與聯(lián)邦學習............................................................ 50
5.
1.3 聯(lián)邦大模型應用研究 ............................................................... 53
5.2聯(lián)邦遷移學習
................................................................................... 56
5.2.1 聯(lián)邦遷移學習背景 .................................................................. 56
FDKT ................................................................................... 57

5.2.2 AUG-PE................................................................................ 60
5.2.3 InferDPT............................................................................... 61
5.2.4 FedMKT................................................................................ 62
5.2.5
5.2.6 聯(lián)邦遷移學習展望 .................................................................. 63

第 6 章聯(lián)邦學習與拜占庭問題............................................... 65

6.
1聯(lián)邦學習的安全威脅 ......................................................................... 66
6.
1.1 常見的聯(lián)邦學習安全問題 ........................................................ 66
6.
1.2 拜占庭攻擊 ............................................................................ 67
6.
1.3 聯(lián)邦學習與傳統(tǒng)分布式學習中的安全問題對比 ..........................