基于差分隐私的个性化联邦学习方案：保护数据隐私并提高模型准确性

本文提出了一种基于个性化联邦学习的隐私保护方案设计。在传统联邦学习中，参与方需要将本地数据上传至中央服务器，这会导致数据隐私泄露的风险。本文提出了一种基于差分隐私的联邦学习方案，将参与方的本地数据进行加密处理，从而保护数据隐私。同时，为了提高模型的准确性，本文设计了一种个性化联邦学习算法。该算法能够根据参与方的本地数据特征，动态调整模型参数，从而提高模型的泛化能力和准确性。实验结果表明，本文提出的方案能够在保护数据隐私的同时，提高模型的准确性和泛化能力。本文的研究成果为隐私保护和个性化学习领域提供了新的思路和方法。