【摘 要】
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近些年，人工智能技术已经在图像分类、目标检测、语义分割、智能控制以及故障诊断等领域得到广泛应用，然而某些行业（例如医疗行业）由于数据隐私的原因，多个研究机构或组织难以共享数据训练联邦学习模型。因此，本文将同态加密算法技术引入到联邦学习中，提出一种支持数据隐私保护的联邦深度神经网络模型PFDNN （Privacy-preserving Federated Deep Neural Network）。该
【基金项目】
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国家科技重大专项（2018YFB0204304）； 天津市研究生科研创新基金资助项目（2019YJSB067）；
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近些年，人工智能技术已经在图像分类、目标检测、语义分割、智能控制以及故障诊断等领域得到广泛应用，然而某些行业（例如医疗行业）由于数据隐私的原因，多个研究机构或组织难以共享数据训练联邦学习模型。因此，本文将同态加密算法技术引入到联邦学习中，提出一种支持数据隐私保护的联邦深度神经网络模型PFDNN （Privacy-preserving Federated Deep Neural Network）。该模型通过对其权重参数的同态加密保证了数据的隐私性，并极大地减少了训练过程中的加解密计算量。通过理论分析与实验验证，所提出的联邦深度学习模型具有较好的安全性，并且能够保证较高的精度。
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