Submitted 12 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: This is the accepted version of the book chapter that has been accepted for inclusion in the book titled "Data Privacy: Techniques, Applications, and Standards. Editor: Jaydip Sen, IntechOpen Publishers, London, UK. ISBN: 978-1-83769-675-8. The chapter is 29 pages long
توضیحات به فارسی
ارائه شده 12 اوت 2024 ؛در ابتدا در اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: این نسخه پذیرفته شده از فصل کتاب است که برای گنجاندن در کتاب با عنوان "حریم خصوصی داده ها: تکنیک ها ، برنامه ها و استانداردها پذیرفته شده است. ویرایشگر: Jaydip Sen ، انتشارات انتهای ، لندن ، انگلیس.ISBN: 978-1-83769-675-8.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Federated Learning (FL) represents a significant advancement in distributed machine learning, enabling multiple participants to collaboratively train models without sharing raw data. This decentralized approach enhances privacy by keeping data on local devices. However, FL introduces new privacy challenges, as model updates shared during training can inadvertently leak sensitive information. This chapter delves into the core privacy concerns within FL, including the risks of data reconstruction, model inversion attacks, and membership inference. It explores various privacy-preserving techniques, such as Differential Privacy (DP) and Secure Multi-Party Computation (SMPC), which are designed to mitigate these risks. The chapter also examines the trade-offs between model accuracy and privacy, emphasizing the importance of balancing these factors in practical implementations. Furthermore, it discusses the role of regulatory frameworks, such as GDPR, in shaping the privacy standards for FL. By providing a comprehensive overview of the current state of privacy in FL, this chapter aims to equip researchers and practitioners with the knowledge necessary to navigate the complexities of secure federated learning environments. The discussion highlights both the potential and limitations of existing privacy-enhancing techniques, offering insights into future research directions and the development of more robust solutions.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یادگیری فدرال (FL) نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی در یادگیری ماشین توزیع شده است و به شرکت کنندگان چندین نفر را قادر می سازد تا بدون به اشتراک گذاشتن داده های خام ، مدل های مشترک را آموزش دهند.این رویکرد غیر متمرکز با نگه داشتن داده ها در دستگاه های محلی ، حریم خصوصی را تقویت می کند.با این حال ، FL چالش های جدید حریم خصوصی را معرفی می کند ، زیرا به روزرسانی های مدل به اشتراک گذاشته شده در طول آموزش می توانند سهواً اطلاعات حساس را نشت کنند.این فصل به نگرانی های اصلی حریم خصوصی در FL ، از جمله خطرات بازسازی داده ها ، حملات وارونگی مدل و استنباط عضویت می پردازد.این تکنیک های مختلف حفظ حریم خصوصی ، مانند حریم خصوصی دیفرانسیل (DP) و محاسبات چند حزبی ایمن (SMPC) را بررسی می کند که برای کاهش این خطرات طراحی شده اند.در این فصل همچنین به بررسی معاملات بین دقت مدل و حریم خصوصی ، با تأکید بر اهمیت تعادل این عوامل در پیاده سازی های عملی پرداخته شده است.علاوه بر این ، در مورد نقش چارچوب های نظارتی مانند GDPR در شکل دادن به استانداردهای حریم خصوصی برای FL بحث می کند.با ارائه یک مرور کلی از وضعیت فعلی حریم خصوصی در FL ، این فصل با هدف تجهیز محققان و پزشکان به دانش لازم برای حرکت در پیچیدگی های محیط های یادگیری فدرال امن انجام می شود.این بحث هم پتانسیل و هم محدودیت های تکنیک های تقویت حریم خصوصی موجود را برجسته می کند ، و بینش هایی را در جهت های تحقیق آینده و توسعه راه حل های قوی تر ارائه می دهد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
