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文档摘要

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面向联邦学习的安全高效聚合验证机制研究

一、引言

随着大数据时代的来临，数据的隐私性和安全性愈发引起人们的关注。在分布式计算框架下，联邦学习以其独特的数据隐私保护和分布式数据处理能力逐渐受到研究者的广泛关注。在联邦学习过程中，各个节点共享模型参数但不共享原始数据，这样既能保护数据隐私又能提升模型训练效率。然而，这一过程的关键步骤——聚合验证机制却存在着一定的安全风险和效率问题。本文针对这一问题，提出了面向联邦学习的安全高效聚合验证机制，以提升联邦学习的整体安全性和效率。

二、研究背景与意义

当前，随着机器学习和云计算技术的不断发展，越来越多的企业和机构选择在分布式网络中进行模型训练，这也就是所