POSEIDON: Privacy-Preserving Federated Neural Network Learning.

本文提出 POSEIDON，一个隐私保护的联邦神经网络学习框架。研究背景是传统联邦学习通常依赖一个可信聚合方来协调各方梯度更新，但该可信方成为单点故障，一旦遭受数据泄露、黑客攻击或内部泄漏，可能同时危及训练数据隐私和模型隐私。为消除这一信任

历史摘要 · 未重新核验 · NDSS