同态加密联邦学习论文推荐：隐私保护与安全高效

近年来，联邦学习作为一种新的分布式机器学习框架，在保护数据隐私的同时，实现了模型的协同训练。其中，同态加密作为一种强大的密码学工具，在联邦学习中发挥着至关重要的作用。本文推荐五篇关于同态加密联邦学习的优秀论文，帮助读者深入了解该领域的研究方向和最新进展。

1. 'Privacy-Preserving Deep Learning' by Shokri et al. (2015)

该论文介绍了一种基于同态加密的隐私保护深度学习方法，能够在不暴露原始数据的情况下进行模型训练。论文还探讨了如何利用同态加密解决深度学习模型的通信和存储问题。

2. 'Secure Federated Learning on Decentralized Data' by Bonawitz et al. (2017)

该论文提出了一种基于同态加密的联邦学习框架，能够在不暴露原始数据的情况下进行模型训练。论文还讨论了如何利用同态加密解决联邦学习中的隐私和安全问题。

3. 'Federated Learning with Differential Privacy: Algorithms and Empirical Study' by McMahan et al. (2018)

该论文介绍了一种基于差分隐私的联邦学习方法，能够在保护数据隐私的同时进行模型训练。论文还探讨了如何利用同态加密增强差分隐私的保护能力。

4. 'Privacy-Preserving Deep Learning via Additively Homomorphic Encryption' by Mohassel and Zhang (2017)

该论文提出了一种基于加法同态加密的隐私保护深度学习方法，能够在不暴露原始数据的情况下进行模型训练。论文还探讨了如何利用加法同态加密解决深度学习模型的通信和存储问题。

5. 'Secure and Efficient Inference for Federated Learning' by Yang et al. (2019)

该论文介绍了一种基于同态加密的联邦学习框架，能够在不暴露原始数据的情况下进行模型推理。论文还讨论了如何利用同态加密解决联邦学习中的隐私和安全问题，并提出了一种高效的同态加密方案。

总结：

以上五篇论文，从不同的角度探讨了同态加密在联邦学习中的应用，为研究人员提供了宝贵的参考。随着同态加密技术的不断发展，相信未来会有更多基于同态加密的联邦学习方法涌现，为构建更安全、更可靠的机器学习系统提供有力支撑。