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数字医疗领域联邦学习的安全与隐私问题及解决方案
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文概述了联邦学习的安全挑战，包括数据污染、推断攻击和模型毒化攻击，并提出了相应的防御技术。同时，还讨论了处理非独立同分布数据、高维度问题和异构架构的训练挑战，并提出了解决方案。最后，提出了联邦学习训练中的剩余挑战和研究方向建议。
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关键要点
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联邦学习面临的数据污染、推断攻击和模型毒化攻击的安全挑战。
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针对上述安全挑战提出了相应的防御技术。
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处理非独立同分布数据、高维度问题和异构架构的训练挑战。
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提出了解决这些训练挑战的几种解决方案。
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讨论了联邦学习训练中的剩余挑战。
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提出了针对开放问题的研究方向建议。
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