news 2026/4/18 10:01:33

工业互联网环境下基于分层去中心化低时延架构的联邦学习隐私增强方法研究

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张小明

前端开发工程师

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工业互联网环境下基于分层去中心化低时延架构的联邦学习隐私增强方法研究

工业互联网环境下基于分层去中心化低时延架构的联邦学习隐私增强方法研究

1. 项目概述

本项目实现了一个工业互联网环境下的分层去中心化联邦学习系统,包含两个主要创新点:

  1. 创新点1:分层去中心化低时延架构

    • 设计三层架构(设备层、边缘层、云层)实现分布式计算
    • 实现局部模型聚合减少通信开销
    • 采用异步更新机制降低系统时延
  2. 创新点2:隐私增强方法

    • 差分隐私保护(DP-FL)
    • 同态加密安全聚合(HE-FL)
    • 基于区块链的模型验证机制

2. 系统架构设计

""" 工业互联网联邦学习系统架构 包含三个层级:设备层、边缘层、云层 """importnumpyasnpimporttorchi
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