9、联邦机器学习中的客户端选择框架

联邦机器学习中的客户端选择框架

1. 引言

如今，企业越来越关注如何利用用户产生的大量数据。这些数据常被用于改进产品和服务，提升客户福利。然而，数据量的增加也使相关设备更容易成为恶意攻击的目标。因此，以安全可靠的方式利用数据变得尤为重要，联邦机器学习（FML）应运而生。

FML 的工作原理是仅允许模型在不同节点之间传递，而计算的数据仍保留在客户端。这样能显著降低可识别数据被拦截的风险。

2. 文献综述

2.1 联邦机器学习概述

FML 是一种技术框架，可让机器学习模型以分布式方式创建并应用于生成的数据。在运行过程中，它积极保护隐私和安全，满足特定的数据访问和使用安全需求。与传统机器学习相比，FML 具有以下优势：
- 可扩展性 ：每个客户端设备能相互学习，使整个网络规模可扩展。
- 低吞吐量与高精度 ：创建本地模型，减少延迟和功耗，同时提高准确性。
- 节省时间和成本 ：本地模型更小、更灵活，降低训练时间和成本。
- 隐私和安全保障 ：数据不出客户端，符合欧盟的通用数据保护条例（GDPR）。
- 数据最小化 ：中央服务器仅处理学习到的模型，原始数据隐藏，分布式模型合并后会被丢弃。

FML 的一般操作流程如下：

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