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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