在数据驱动的时代，联邦学习因其"数据不动模型动"的特性被誉为隐私计算的里程碑技术。然而，2023年某医疗联盟的联邦学习系统遭受梯度反演攻击的事件，暴露了传统联邦学习框架的致命缺陷——模型参数交互过程中的隐私泄露风险。这一事件直接推动了同态加密技术与联邦学习的深度融合，为数据隐私保护构筑起新的技术防线
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联邦学习：重塑数据隐私保护的新范式
在数字化时代，数据隐私保护已成为全球关注的焦点。随着数据泄露事件的频发，如何在保障数据隐私的同时，充分利用数据的价值，成为了一个亟待解决的问题。联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习技术，为解决这一难题提供了新的思路。本文将深入探讨联邦学习在数据隐私保护中的作用，并提出一套详细的解决方案。首先，我们需