本研究提出了OPUS-VFL机制，旨在解决垂直联邦学习中的激励不足、隐私与效用权衡及客户端资源异质性问题。该机制根据模型贡献、隐私保护和资源投资进行奖励，实验结果表明其在效率和鲁棒性方面优于现有基线，具有创新性和实用性。

本文探讨了树状模型在垂直联邦学习中的应用，分析了通信与计算协议，填补了研究空白。研究了特征聚合、标签传播模型的特性及隐私保护机制，实验结果为学术界和工业界提供了设计原则与建议。

本研究提出了一种新框架，解决垂直联邦学习中的去学习机制问题，以满足“被遗忘权”的要求。该框架支持随时去除数据和异步去学习，增强隐私保护，适用于医疗和金融等敏感领域。

本研究分析了垂直联邦学习（VFL）在实际应用中的局限性，指出现有研究与真实应用之间的差距，提出新的算法分类法，并强调常见场景缺乏解决方案，指明未来研究方向。

本研究提出了一种垂直联邦学习（VFL）方法，用于识别分解微波网络中的故障原因，克服了现有故障管理方案的局限性。研究表明，VFL方法在多供应商场景下的F1分数与集中式方案相近，同时确保了敏感数据的安全性，显示了其在新型网络管理中的可行性。

本研究探讨了垂直联邦学习中的遗忘问题，提出了VFU-KD和VFU-GA方法，通过知识蒸馏和梯度上升实现遗忘，实验结果表明其优于重新训练，具有实用价值。

本研究提出了“联合变换器”（FeT）框架，以解决多方模糊垂直联邦学习中的性能下降和隐私保护问题。通过模糊标识符编码和分布式变换器架构，FeT在50方情境中的准确率提升高达46%。

本文探讨了垂直联邦学习中的安全性问题，提出了端到端毒化框架P-GAN和基于深度自编码器的异常检测算法，以应对恶意参与者的攻击。这些方法在二分类任务中有效防止后门攻击，提升了模型的安全性和鲁棒性。

本文探讨了垂直联邦学习在数据隐私与任务效用之间的平衡，提出了一种通过规范剪裁和自适应调整特征嵌入的方法，以确保隐私保护并优化任务效用。同时，研究介绍了一种基于区块链的隐私保护模型，增强了联邦学习的安全性，确保模型参数不被篡改，并通过动态个性化策略平衡隐私与数据效用。实验结果显示，该框架在隐私保护和模型性能上表现优越。

本文综述了垂直联邦学习（VFL）的概念、算法及面临的挑战，提出了新方法VFedMH以解决异构模型训练问题，并分析了其收敛性能。同时介绍了Flex-VFL和MMVFL等新算法，探讨了隐私保护和安全性问题，展示了VFL在多方参与下的有效性和应用前景。

本文探讨了垂直联邦学习（VFL）的安全性和隐私保护，提出了解耦的VFL（DVFL）和多方参与的MMVFL框架与算法，旨在提升模型性能和通信效率，同时解决数据隐私问题。研究分析了特征重要性和相关性对VFL性能的影响，并提出了评估指标和数据集分割方法。

该研究探讨了垂直联邦学习（VFL）的新方法，强调隐私保护和通信效率。提出的vFedSec和MMVFL框架实现了安全高效的学习，支持标签信息共享。VFedMH方法解决了异构模型的训练问题，理论分析和实验表明其性能优越。此外，研究还分类了VFL的挑战和安全保障问题。

该研究提出了一种名为 BadVFL 的攻击方法，旨在向垂直联邦学习模型注入后门触发器，无需标签信息。同时，研究探讨了干扰攻击、标签推理攻击及隐私泄露问题，强调保护模型预测输出的重要性，并提出了有效的防御策略。

本文探讨了垂直联邦学习中的数据隐私保护及毒化攻击问题，提出了端到端毒化框架P-GAN和基于深度自编码器的异常检测算法，并评估其效能。研究介绍了多种联邦学习模型，如FedVGCN和VFGNN，以提高隐私保护和模型准确性，并通过实验验证了这些方法在不同数据集上的有效性。

本文综述了垂直联邦学习（VFL）的概念、算法及其面临的挑战，介绍了隐私保护协议和攻击防御策略，并提出了VFLow框架。同时，探讨了MMVFL框架中的多方参与和标签共享，分析了安全性问题及干扰攻击，提出了Flex-VFL算法以优化性能。最后，回顾了工业应用的进展及未来研究方向。

这篇综述讨论了垂直联邦学习中的隐私攻击和防御方法，提供了分类方法，并探讨了未来的研究方向和挑战。为研究人员提供了资源，为从业者在机器学习模型的生命周期中保护数据隐私提供指导和见解。

本文介绍了端到端毒化框架P-GAN和基于深度自编码器的异常检测算法，用于解决垂直联邦学习中的毒化攻击问题，并评估了它们的效能和影响因素。