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Providing Differential Privacy for Federated Learning in Wireless Environments: A Cross-layer Framework
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内容提要
本研究提出了一种新的无线物理层设计，以增强联邦学习中的差分隐私。通过动态去中心化功率控制和协作干扰器，该方法有效提升隐私保护水平，同时保持传输效率。研究结果表明，该方法在多种联邦学习算法中优于现有解决方案，显著提高了隐私保护效果。
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关键要点
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本研究提出了一种新的无线物理层设计，以增强联邦学习中的差分隐私。
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该方法通过动态去中心化功率控制和协作干扰器，有效提升隐私保护水平。
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在保持传输效率的同时，该方法满足高隐私要求。
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研究结果表明，该方法在多种联邦学习算法中优于现有解决方案，显著提高了隐私保护效果。
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