在人工智能模型参数量突破万亿级别的今天,全球每天产生的2.5EB训练数据中,有78%涉及用户隐私信息。传统联邦学习框架虽然通过数据不动、模型动的方式规避了原始数据泄露风险,但最新研究表明,攻击者仅需获取15%的梯度更新信息就能重构出90%以上的原始训练样本。这种背景下,同态加密技术正在成为保障联邦学
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在人工智能模型参数量突破万亿级别的今天,全球每天产生的2.5EB训练数据中,有78%涉及用户隐私信息。传统联邦学习框架虽然通过数据不动、模型动的方式规避了原始数据泄露风险,但最新研究表明,攻击者仅需获取15%的梯度更新信息就能重构出90%以上的原始训练样本。这种背景下,同态加密技术正在成为保障联邦学