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聯邦學習(federal learning, FL)已經發展成為一個很有前途的框架，可以利用邊緣設備的資源，增強客戶的隱私，遵守規則，并降低開發成本。雖然許多方法和應用已經開發用于FL，但實際FL系統的幾個關鍵挑戰仍然沒有解決。本文作為ICASSP 2022年“聯邦學習的前沿:應用、挑戰和機遇”特別會議的一部分，對聯邦學習的發展進行了展望。將其展望分為算法基礎、個性化、硬件與安全約束、終身學習、非標準數據五個新興的FL方向。我們獨特的觀點得到了大規模聯邦系統對邊緣設備的實際觀察的支持。

//www.zhuanzhi.ai/paper/39a7d4ee8712a68df844567ae2010fbe

聯合學習[1,2]是一種流行的針對邊緣設備開發的分布式學習框架。它允許私有數據停留在本地，同時利用邊緣設備的大規模計算。它的主要思想是通過在每個所謂的聯邦或通信輪中交替執行以下內容來學習聯合模型: 1) 服務器將模型推送給客戶端，然后客戶端將執行多個本地更新，2) 服務器從客戶端子集聚合模型。實際FL系統的設計是非常重要的，因為FL經常涉及數以百萬計的設備、來自不同隊列的未知異構性、有限的設備容量、不斷變化的數據分布和部分標記的數據。受實際觀察的啟發，我們將在以下五個部分中列出一些關鍵的挑戰(如圖1所示)。

摘要： 隨著視頻處理技術的迅速發展及硬件成本的不斷降低,監控設備得到了越來越廣泛的應用。視頻監控普及所帶來的隱私問題泄露逐漸成為了研究熱點。根據目前視頻隱私保護領域的研究現狀,將視頻隱私保護方法主要分為隱私主體識別、隱私主體保護以及隱私信息管理3個階段,對每個階段的算法進行分類概述并分析其優缺點,其中視頻區域保護作為視頻隱私保護領域的重要組成部分,聯系視頻編碼發展歷程對保護方法進行了分析和比較。最后探討了視頻隱私保護領域目前存在的問題并對未來的研究方向進行了展望,為視頻隱私保護的相關研究提供了參考。

摘要

通信技術和醫療物聯網的最新進展改變了由人工智能(AI)實現的智能醫療。傳統上，人工智能技術需要集中的數據收集和處理，但由于現代醫療網絡的高度可擴展性和日益增長的數據隱私問題，這在現實的醫療場景中可能不可行。聯邦學習(FL)是一種新興的分布式協同人工智能范式，通過協調多個客戶(如醫院)在不共享原始數據的情況下進行人工智能訓練，對智能醫療保健特別有吸引力。因此，我們提供了一個關于FL在智能醫療中的使用的全面綜述。首先，我們介紹了FL的最新進展、在智能醫療中使用FL的動機和要求。最近FL設計智能醫療然后討論,從resource-aware FL,安全和privacy-aware FL激勵FL和個性化FL。隨后,我們提供在關鍵的新興應用FL醫療領域的綜述,包括健康數據管理、遠程健康監測,醫學成像,和COVID-19檢測。本文分析了最近幾個基于FL的智能醫療項目，并強調了從綜述中得到的關鍵教訓。最后，我們討論了有趣的研究挑戰和未來FL研究在智能醫療可能的方向。

引言

醫療物聯網(IoMT)的革命改變了醫療保健行業，改善了人類的生活質量。在智能醫療環境中，IoMT設備(如可穿戴傳感器)被廣泛用于收集醫療數據，用于人工智能(AI)[2]啟用的智能數據分析，以實現大量令人興奮的智能醫療應用，如遠程健康監測和疾病預測。例如，人工智能技術，如深度學習(DL)已證明其在生物醫學圖像分析方面的巨大潛力，可通過處理大量健康數據來促進醫療服務[3]的提供，從而有助于慢性病的早期檢測。

傳統上，智能醫療系統通常依賴于位于云或數據中心的集中AI功能來學習和分析健康數據。隨著現代醫療網絡中健康數據量的增加和IoMT設備的增長，由于原始數據傳輸的原因，這種集中式解決方案在通信延遲方面效率不高，無法實現很高的網絡可擴展性。此外，依賴這樣的中央服務器或第三方進行數據學習引起了關鍵的隱私問題，例如，用戶信息泄露和數據泄露[4]。在電子醫療保健領域尤其如此，在電子醫療保健領域，與健康有關的信息高度敏感，屬于私人信息，受《美國健康保險便攜性和問責法》(HIPPA)[5]等衛生法規的約束。此外，在未來的醫療系統中，這種集中式AI架構可能不再適用，因為健康數據不是集中放置的，而是分布在大規模的IoMT網絡上。因此，迫切需要采用分布式AI方法，在網絡邊緣實現可擴展和保護隱私的智能醫療保健應用程序。

在這種背景下，聯邦學習(FL)已經成為一種很有前途的解決方案，可以實現具有成本效益的智能醫療應用程序，并改善隱私保護[6-9]。從概念上講，FL是一種分布式人工智能方法，通過平均從多個健康數據客戶(如IoMT設備)匯總的本地更新，而不需要直接訪問本地數據[10]，從而能夠訓練高質量的人工智能模型。這可能防止泄露敏感用戶信息和用戶偏好，從而降低隱私泄露風險。此外，由于FL吸引了來自多個衛生數據客戶的大量計算和數據集資源來訓練人工智能模型，衛生數據訓練質量(如準確性)將得到顯著提高，而使用數據較少和計算能力有限的集中式人工智能方法可能無法實現這一目標。

目前還沒有針對FL在智能醫療中的應用進行全面綜述的工作。此外，在開放文獻中仍然缺少在新興醫療保健應用中使用FL的整體分類。這些限制促使我們對FL在智能醫療中的集成進行廣泛的綜述。特別地，我們首先確定了在智能醫療中使用FL的關鍵動機并強調了其需求。然后，我們發現了用于智能醫療的最新先進FL設計。隨后，我們提供了關于FL在智能醫療領域新興應用的最新調研，如電子健康記錄(EHR)管理、遠程健康監測、醫學成像和COVID-19檢測。本文還總結了調研所得的經驗教訓，供讀者參考。本文總結貢獻如下：

(1) 我們介紹了在智能醫療中使用FL的最新調研，首先介紹了FL的概念，并討論了使用FL智能醫療的動機和技術要求。

(2) 我們介紹了最近先進的FL設計，這些設計將有助于聯合智能醫療應用，包括資源感知的FL、安全和隱私增強的FL、激勵感知的FL和個性化的FL。

(3) 我們通過廣泛的關鍵領域提供了關于FL在智能醫療中的關鍵應用的最新綜述。即聯邦EHRs管理、聯邦遠程健康監視、聯邦醫學成像和聯邦COVID-19檢測。本文提供了與FL醫療保健用例相關的正在出現的實際項目，并強調了從調研中吸取的關鍵教訓。

(4) 最后，我們強調了FL-smart 醫療的有趣挑戰并討論了未來的發展方向。

摘要： 區塊鏈作為一種分布式賬本，集成了分布式共識、對等(peer to peer, P2P)網絡、智能合約及密碼學等技術，解決了“去中心化”的信任問題.區塊鏈憑借其不可篡改、去中心化等特性，對社會各個領域產生了深遠影響，掀起了區塊鏈技術的研究與應用熱潮.區塊鏈技術應用場景十分廣泛，其獨特優勢能夠解決許多行業中的痛點.但是，區塊鏈技術在應用過程中面臨著數據隱私泄露的問題，極大地限制了區塊鏈的應用范圍和領域，區塊鏈數據隱私保護方案已成為研究者關注的重點問題之一.基于數據隱私保護的基本概念，詳細分析了區塊鏈各技術要點面臨的隱私泄露問題，探索并總結了當前區塊鏈數據隱私保護的解決方案.最后，結合目前區塊鏈數據隱私保護研究的最新進展，對未來區塊鏈數據隱私保護的研究方向進行了展望.

摘要：針對隱私保護的法律法規相繼出臺，數據孤島現象已成為阻礙大數據和人工智能技術發展的主要瓶頸。聯邦學習作為隱私計算的重要技術被廣泛關注。從聯邦學習的歷史發展、概念、架構分類角度，闡述了聯邦學習的技術優勢，同時分析了聯邦學習系統的各種攻擊方式及其分類，討論了不同聯邦學習加密算法的差異。總結了聯邦學習隱私保護和安全機制領域的研究，并提出了挑戰和展望。

//www.infocomm-journal.com/bdr/CN/10.11959/j.issn.2096-0271.2021030

關鍵詞：聯邦學習 ; 聯邦學習系統攻擊 ; 隱私保護 ; 加密算法

論文引用格式：

王健宗, 孔令煒, 黃章成, 等. 聯邦學習隱私保護研究進展[J]. 大數據, 2021, 7(3): 130-149.

WANG J Z, KONG L W, HUANG Z C, et al. Research advances on privacy protection of federated learning[J]. Big Data Research, 2021, 7(3): 130-149.

圖片

1 引言

大數據、人工智能和云產業等的爆發式發展，一方面為傳統行業帶來升級變革的新機遇，另一方面也給數據和網絡安全帶來了新挑戰。不同行業的公司會收集大量的數據信息，同一企業下不同層級的部門也會收集不同的信息，由于行業間的競爭和壟斷，以及同一企業下不同系統和業務的閉塞性與阻隔性，很難實現數據信息的交流與整合。當不同的企業之間，以及同一企業下屬不同部門之間需要合作進行聯合建模時，將面臨跨越重重數據壁壘的考驗。這類挑戰也被稱為數據孤島問題。

早期的分布式計算試圖通過整合不同來源的數據進行分布式的建模，從而解決這類數據孤島問題。分布式建模將具有龐大計算量的任務部署到多臺機器上，提升了計算效率，減少了任務耗能。但是分布式機器學習依舊存在問題，重量級的分布式系統架構通常會產生巨大的溝通成本，影響數據的傳輸和處理效率。隨著人工智能技術的進一步發展和更廣泛的應用，數據隱私敏感性問題日益被重視。大規模的數據傳輸不可避免地會涉及隱私泄露問題，對于異構數據的聯合訓練和隱私安全問題，依然沒有找到一個令人滿意的解決方案。

聯邦學習（federated learning，FL）給上述難題提供了解決方案。聯邦學習是由谷歌公司在2016年率先提出的概念，該技術在數據不共享的情況下完成聯合建模共享模型。具體來講，各個數據持有方（個人/企業/機構）的自有數據不出本地，通過聯邦系統中加密機制下的模型參數交換方式（即在不違反數據隱私法規的情況下），聯合建立一個全局的共享模型，建好的模型為所有參與方共享使用。相對于分布式計算，聯邦學習有更多的優勢，例如在隱私保護領域，聯邦學習從算法層面上設計并考慮了客戶端間傳輸信息的加密。本文主要從隱私保護和安全加密的角度，對聯邦學習進行系統綜述。

本文的主要貢獻如下。

● 本文對聯邦學習的歷史進行了詳細的敘述，從安全隱私的分布式學習發展到現在的聯邦學習系統，總結了聯邦學習發展的歷程。

● 本文從新的角度闡述了聯邦學習的類型。與傳統方式不同，本文從面向企業（to business，ToB）和面向客戶（to customer，ToC）的應用場景的區別出發，分析了聯邦學習的不同。

● 詳細地從聯邦學習攻擊的角度分析聯邦系統面臨的各種可能的攻擊手段，并系統地將聯邦學習的攻擊手段進行了分類總結。

● 聯邦學習的加密機制在一定程度上可以抵御一些聯邦學習攻擊，或者大大增加攻擊的難度。本文從加密算法的角度詳細討論了聯邦學習的加密機制。

大數據伴隨著物聯網、云計算和人工智能等技術的發展成為目前的研究熱點，并在許多領域得到了應用。蓬勃發展的航空領域具備天然的大數據土壤，受到人們越來越高的重視。近年來，學者們開始研究面向航空的大數據技術；航空公司也著手利用航空大數據為其提供服務，并將之提升至發展戰略的高度。已有研究和實踐表明，航空大數據不僅有利于降低航空公司的運營成本，而且可以提升客戶的體驗品質。首先從數據和系統性兩個角度給出了航空大數據的定義，并對相應的組織結構進行了比較系統的論述；然后從采集、存儲管理、預處理、分析和虛擬仿真與可視化五個方面詳細闡述了航空大數據中的關鍵技術，并對其中一些主要的模型和算法進行了比較分析；其次從多個方面描述了航空大數據的典型應用場景；最后深入地分析了航空大數據中存在的問題及未來的研究方向，以期對相關研究應用提供有益的參考。

//fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2716.shtml

聯邦學習是一種新型的分布式學習框架，它允許在多個參與者之間共享訓練數據而不會泄露其數據隱私。但是這種新穎的學習機制仍然可能受到來自各種攻擊者的前所未有的安全和隱私威脅。本文主要探討聯邦學習在安全和隱私方面面臨的挑戰。首先，本文介紹了聯邦學習的基本概念和威脅模型，有助于理解其面臨的攻擊。其次，本文總結了由內部惡意實體發起的3種攻擊類型，同時分析了聯邦學習體系結構的安全漏洞和隱私漏洞。然后從差分隱私、同態密碼系統和安全多方聚合等方面研究了目前最先進的防御方案。最后通過對這些解決方案的總結和比較，進一步討論了該領域未來的發展方向。

//jnuaa.nuaa.edu.cn/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=202005001&flag=1&journal_id=njhkht&year_id=2020

在大數據時代下，深度學習、強化學習以及分布式學習等理論和技術取得的突破性進展，為機器學習提供了數據和算法層面的強有力支撐，同時促進了機器學習的規模化和產業化發展.然而，盡管機器學習模型在現實應用中有著出色的表現，但其本身仍然面臨著諸多的安全威脅.機器學習在數據層、模型層以及應用層面臨的安全和隱私威脅呈現出多樣性、隱蔽性和動態演化的特點.機器學習的安全和隱私問題吸引了學術界和工業界的廣泛關注，一大批學者分別從攻擊和防御的角度對模型的安全和隱私問題進行了深入的研究，并且提出了一系列的攻防方法. 在本綜述中，我們回顧了機器學習的安全和隱私問題，并對現有的研究工作進行了系統的總結和科學的歸納，同時明確了當前研究的優勢和不足. 最后，我們探討了機器學習模型安全與隱私保護研究當前所面臨的挑戰以及未來潛在的研究方向，旨在為后續學者進一步推動機器學習模型安全與隱私保護研究的發展和應用提供指導.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6131&flag=1

數據孤島以及模型訓練和應用過程中的隱私泄露是當下阻礙人工智能技術發展的主要難題。聯邦學習作為一種高效的隱私保護手段應運而生。聯邦學習是一種分布式的機器學習方法，以在不直接獲取數據源的基礎上，通過參與方的本地訓練與參數傳遞，訓練出一個無損的學習模型。但聯邦學習中也存在較多的安全隱患。本文著重分析了聯邦學習中的投毒攻擊、對抗攻擊以及隱私泄露三種主要的安全威脅，針對性地總結了最新的防御措施，并提出了相應的解決思路。