13、联邦学习隐私保护与边缘智能管理

联邦学习隐私保护与边缘智能管理

在当今数字化时代，数据隐私保护和边缘智能管理成为了科技领域的重要议题。联邦学习作为一种新兴的机器学习范式，在保护数据隐私方面展现出了巨大的潜力；而边缘智能管理则在 5G/6G 网络中为物联网设备提供了高效的支持。下面将详细介绍相关内容。

联邦学习框架的隐私保护特性

有多个联邦学习（FL）框架具备隐私保护能力，具体包括 NVIDIA FLARE、Flower、PySyft & PyGrid、TensorFlow Federated、Sherpa.ai、PaddleFL 和 OpenFL。不过，不同框架所支持的隐私保护方法存在差异。同时，Flower、PySyft & PyGrid 和 FedML 还支持设备端训练。以下是这些框架的相关特性对比表格：
| 框架名称 | 隐私保护支持 | 设备端训练支持 |
| — | — | — |
| NVIDIA FLARE | 是 | 否 |
| Flower | 是 | 是 |
| PySyft & PyGrid | 是 | 是 |
| TensorFlow Federated | 是 | 否 |
| Sherpa.ai | 是 | 否 |
| PaddleFL | 是 | 否 |
| OpenFL | 是 | 否 |
| FedML | 否 | 是 |

在实际应用中，基于对这些框架的分析，选择了三个 FL 框架用于试点用例中的隐私保护联邦学习。具体如下：
- NVIDIA FLARE ：应用于智能城市生活实验室的“交通流量与停车预测”和“人