深入淺出聯邦學習：原理與實踐

內容簡介

這是一本從基礎、原理、實戰、拓展4個維度系統講解聯邦學習的著作。

作者是人工智慧領域的專家，現任某大型金融集團科技公司聯邦學習團隊負責人。

全書共9章，分為4個部分。

第1部分基礎（第1~2章）

主要介紹了聯邦學習的概念、由來、發展歷史、架構思想、套用場景、優勢、規範與標準、社區與生態等基礎內容，幫助讀者建立對聯邦學習的感性認知。

第二部分原理（第3~5章）

詳細講解了聯邦學習的工作原理、算法、加密機制、激勵機制等核心技術，為讀者進行聯邦學習實踐打好理論基礎。

第三部分實戰（第6~7章）

主要講解了PySyft、TFF、CrypTen等主流聯邦學習開源框架的部署實踐，並給出了聯邦學習在智慧金融、智慧醫療、智慧城市、物聯網等領域的具體解決方案。

第四部分拓展（第8~9章）

概述了聯邦學習的形態、聯邦學習系統架構、當前面臨的挑戰等，並探討了聯邦學習的發展前景和趨勢。

圖書目錄

前言

第一部分　基礎

第1章　聯邦學習的前世今生2

　1.1　聯邦學習的由來2

　1.2　聯邦學習的發展歷程3

　1.3　聯邦學習的規範與標準8

　1.4　聯邦學習的社區與生態9

　1.5　本章小結10

第2章　全面認識聯邦學習11

　2.1　什麼是聯邦學習11

　2.2　聯邦學習的架構思想12

　2.3　聯邦學習的套用場景14

　2.4　聯邦學習的優勢與前景15

　2.5　本章小結16

第二部分　原理

第3章　聯邦學習的工作原理18

　3.1　聯邦學習的計算環境18

3.1.1　可信執行環境18

3.1.2　無可信計算環境22

　3.2　聯邦學習的算法23

3.2.1　中心聯邦最佳化算法24

3.2.2　聯邦機器學習算法25

3.2.3　聯邦深度學習算法28

　3.3　聯邦學習的運算元29

3.3.1　聯邦學習數據預處理運算元30

3.3.2　聯邦學習模型訓練運算元34

　3.4　本章小結49

第4章　聯邦學習的加密機制50

　4.1　聯邦學習的安全問題50

4.1.1　模型完整性問題50

4.1.2　模型可用性問題51

4.1.3　模型機密性問題52

4.1.4　問題總結53

　4.2　聯邦學習的加密方式53

4.2.1　同態加密53

4.2.2　差分隱私55

4.2.3　安全多方計算57

4.2.4　國密SM2算法58

4.2.5　國密SM4算法60

4.2.6　Deffie-Hellman算法61

4.2.7　混合加密61

　4.3　本章小結63

第5章　聯邦學習的激勵機制64

深入淺出聯邦學習：原理與實踐

基本介紹

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