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富数-AnonymFL

本文学习文章“2022 WAIC｜「全匿踪联邦学习」AnonymFL正式发布：破解用户ID暴露难题，实现真正合规可信的隐私计算”，记录笔记。 引言 2022年08月26日，富数科技宣布实现了“全匿踪联邦学习”，突破了无需安全求交、不泄露交集ID、在全匿名数据集下进行联邦学习的技术难题。 2022年09月01

Prometheus联邦集群

10.0.0.3 Prometheus 10.0.0.5 Prometheus联邦 10.0.0.7 Prometheus联邦 10.0.0.2 node_exporter 10.0.0.9 node_exporter 10.0.0.3、10.0.0.5、10.0.0.7都安装prometheus [root@VM-0-3-centos ~]# wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/downloa

联邦学习：联邦场景下的多源知识图谱嵌入

1 导引 目前，知识图谱(Knowlege Graph)在医疗、金融等领域都取得了广泛的应用。我们将知识图谱定义为\(\mathcal{g}=\{\mathcal{E}, \mathcal{R}, \mathcal{T}\}\)，这里\(\mathcal{E}=\left\{e_{i}\right\}_{i=1}^{n}\)是由\(n\)个实体(entity)组成的集合，\(\mathcal{R}=\left\{r_{i}

通过graylog output 模式进行graylog的联邦已经升级处理

很多时候我们需要将graylog 系统的日志转发到另外一个系统，比如旧版本的到新版本，或者老版本缺少能力，需要使用新版本的能力基于graylog 的output 就可以解决 参考方案     参考操作 注意output 需要使用gelf 协议 新版本创建input     老版本 配置output 全局级别    

Effective C++：把C++看作一个语言联邦

C++曾经是从C with class发展而来的，但是现在随着异常、模板、STL等等的发展，C++已变得相当的多样与庞大，这一方面让C++功能强大无比的多重范式语言，上天入地无所不能；另一方面，也给学习者带来了相当的困难：处处都有繁杂特殊用法，处处又都有例外，怎么办呢？ 解决大问题的第一步是分解问题，最简

视C++为一个语言联邦

条款一：将C++视为一个由相关语言组成的联邦而非单一语言 1.C 　　说到底C++仍是以C为基础。区块(blocks) 、语句(statements) 、预处理器(preprocessor) 、内置数据类型(built-in data types)、数组(arrays) 、 指针(pointers) 等统统来自C。许多时候C++对问题的解法其实不

条款1 视C++为一个语言联邦

条款1 视C++为一个语言联邦 如今的C++已经是个多重泛型编程语言。是一个同时支持过程形式，面向对象形式，函数形式，泛型形式，元编程形式的语言 C++可以看做一个由相关语言组成的联邦。 C++主要的次语言： C:说到底C++仍然以C为基础 Object-Oriented C++ Template C++ ​ 这是C++泛型

四、prometheus联邦配置

一、基础环境 192.168.88.200 prometheus # prometheus主节点 192.168.88.201 prometheus-federate1 # 联邦节点1 192.168.88.202 prometheus-federate2 # 联邦节点2 192.168.88.203 node1 192.168.88.204 node2 二、配置prometheus联邦 2.1、部署prometheus prometheu

（二）联邦学习的安全机制

一、基于同态加密（Homomorphic Encryption, HE）的方法 同态加密指的是直接对加密数据进行处理，然后再解密，得到的结果跟直接处理明文的效果相匹配。 二、基于差分隐私（Differential Privacy, DP）的方法 三、基于安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, MPC）的方法

（一）联邦学习概述

一、联邦学习定义 　　联邦学习是利用分散在各个参与协作方的数据集，通过隐私保护技术融合多方数据信息，协同构建全局模型的一种分布式训练方式。模型的相关信息（模型参数，结构，参数梯度等）能够在各参与方之间（可以明文、加密、 添加噪声等）交换，但是本地训练数据集不会移动。即数据不动模

多任务学习分布式化及联邦学习

1. 导言 现在多任务学习根据数据的收集方式可以粗略地被分为两种，一个是集中化的计算方法，即假定数据被事先收集到一个中心节点上然后再运行模型， 大多数基于神经网络的多任务学习应用，比如CV和NLP，主要都用的这种方法[1][2][3][4]。 另外还有一种是分布式的计算方法，这种方法假定异构

数据分析综述：联邦学习中的数据安全和隐私保护问题

©作者 | Doreen 01 联邦学习的背景知识 近年来，随着大量数据、更强的算力以及深度学习模型的出现，机器学习在各领域的应用中取得了较大的成功。 然而在实际操作中，为了使机器学习有更好的效果，人们不得不将大量原始数据送入模型中训练，这使得一些敏感数据被恶意的攻击者窃取。 因此，研

数据分析综述：联邦学习中的数据安全和隐私保护问题

©作者 | Doreen 01 联邦学习的背景知识 近年来，随着大量数据、更强的算力以及深度学习模型的出现，机器学习在各领域的应用中取得了较大的成功。 然而在实际操作中，为了使机器学习有更好的效果，人们不得不将大量原始数据送入模型中训练，这使得一些敏感数据被恶意的攻击者窃取。 因此

BGP联邦反射器实验

BGP联邦反射器实验 1、实验要求2、实验步骤2.1、IP规划2.2、配置AS1和AS3中的基本路由2.3、配置AS2中的基本路由2.3在AS2先设置IGP2.4 建立BGP2.5使用BGP宣告环回2.6完成不宣告的环回互通 1、实验要求 2、实验步骤 2.1、IP规划 划分思路： 根据题目要求只为AS2中划分路由

promethes-联邦

环境 pro-server-182 pro-liangbang-183 pro-liangbang-184 k8s 192.168.192.241-243 1.联邦节点配置 root@pro-liangbang-183:/apps/prometheus# cat prometheus.yml global: scrape_interval: 5s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 min

一文重新认识联邦学习

人工智能助力抗疫又添新场景。据报道，英国剑桥爱登布鲁克医院（Addenbrooke’s Hospital）与全球20家医院和医疗科技中心联合医疗科技领军企业英伟达采用人工智能预测新冠肺炎患者从抵院急救起24小时内的氧气需求量。 该研究的一大亮点在于采用了联邦学习技术分析了全球约10,000名

【一起交流！！！】寻找研究方向为区块链和隐私保护、联邦学习结合的小伙伴！！！

寻找研究方向为区块链和隐私保护、联邦学习结合的小伙伴！！！ 寻找研究方向为区块链和隐私保护、联邦学习结合的小伙伴！！！ 寻找研究方向为区块链和隐私保护、联邦学习结合的小伙伴！！！ 本人目前在北京，研究生，研究方向为区块链（平台为fabric），目前打算和隐私保护相结合，内容主要涉及联邦学习、同态加

MindSpore联邦学习框架解决行业级难题

内容来源：华为开发者大会2021 HMS Core 6 AI技术论坛，主题演讲《MindSpore联邦学习框架解决隐私合规下的数据孤岛问题》。 演讲嘉宾：华为MindSpore联邦学习工程师 大家都知道，人工智能的发展离不开广泛的数据支撑。数据是基础，也是关键。但行业中小规模、碎片化，亦是大规模、高质量的数

联邦学习在光大科技的落地应用

数据是新时代的驱动引擎，在人工智能越来越重要的今天，拥有海量数据关乎成败。 由于数据是由不同机构、企业、部门产生并拥有的，传统的汇集数据再进行加工处理和价值挖掘的模式已经不再适应时代发展的要求。 随着社会的发展，用户隐私和数据安全的关注度正不断提高。2020年被认为是

倒计时4天 | 联邦学习FATE社区2021年度生态峰会即将开启

12月18日，中国深圳 • 华润大厦 FATE社区2021年度生态峰会 倒计时4天，即将开启！ 在这里： 你能了解，联邦学习行业最新趋势 你能收获，不同行业创新实践经验 你能零距离，与知名企业CTO沟通交流 活动现场还有更多礼品和书籍相送 扫描下方二维码，报名参加 你将享受一场联邦学习的饕鬄盛宴

分布式机器学习、联邦学习、多智能体的区别和联系

一、分布式机器学习、联邦学习、多智能体介绍 最近这三个方面的论文都读过，这里写一篇博客归纳一下，以方便搞这几个领域的其他童鞋入门。我们先来介绍以下这三种机器学习范式的基本概念。 1、分布式机器学习介绍 分布式机器学习(distributed machine learning)，是指利用多个计算/任务

联邦学习（Federated Learning）详解以及示例代码

联邦学习也称为协同学习，它可以在产生数据的设备上进行大规模的训练，并且这些敏感数据保留在数据的所有者那里，本地收集、本地训练。在本地训练后，中央的训练协调器通过获取分布模型的更新获得每个节点的训练贡献，但是不访问实际的敏感数据。 联邦学习本身并不能保证隐私（稍后我们将讨论

联邦学习的过程

联邦学习的过程分为自治和联合两部分。 自治的部分：首先，两个或两个以上的的参与方们在各自终端安装初始化的模型，每个参与方拥有相同的模型，之后参与方们可以使用当地的数据训练模型。由于参与方们拥有不同的数据，最终终端所训练的模型也拥有不同的模型参数。联合的部分：不同的模型参

联邦学习在保护隐私方面的三大技术

联邦学习在保护隐私方面的三大技术 联邦学习在保护隐私方面的三大技术：差分隐私（Differential Privacy）、同态加密（Homomorphic Encryption）、隐私保护集合交集（Private Set Intersection）。 差分隐私：用户私密数据加密后上传到平台，平台利用这些加密后的数据可以计算出用户群体的相关

德国“红绿灯”组合敲定组阁方案，默克尔继任者是他!

文 / 王不留（微信公众号：考研英语笔记）   来自“英语大航海”的学习广播   At last: Germany’s new government     After almost two months of talks following the narrow victory of Germany’s Social Democrats (SPD) at the federal elections, a deal on forming a new