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在这篇文章中，我们提供了使用PySyft应用联邦学习的展示。PySyft是一个开源python库，用于从OpenMined社区进行安全和私有的深度学习。它将私人数据与模型训练分离。在联邦学习中，每个边缘设备都处理自己的数据以进行训练，避免将其发送给另一个实体，从而保护了隐私。此外，训练阶段的主要处理工作是在设备上完成的，因此与在数据中心进行训练相比，减少了必要的带宽和数据处理。所有设备都可以通过组合其AI模型相互学习，这可以由可以放置在云中或边缘的中央协调节点完成。由于从设备发出的信息是最终的AI模型更

在此博客文章中，我们将介绍从生物医学数据集分析到地理位置定位的差分隐私（DP）的一些用例。有关为SG OpenMined Explorers研究组创建的与该帖子相关的幻灯片，请参阅@Ria的“差分性隐私和联邦学习用例”。让我们从将差分隐私应用于基因组学开始。基因组学机器学习对基因组学应用具有重要意义，例如对于精密医学（即针对患者的临床/遗传特征进行定制的治疗）1以及检测从不同人群中收集的数据中的细微见解2。鉴于快速创建了许多基因组数据集以促进这些应用程序的统计分析和机器学习研究，此类应用程.

注意：这篇文章首先出现在RStudio AI博客（以前是RStudio TensorFlow博客）上，致力于R的所有深度学习，概率建模和分布式计算。假定原始读者熟悉R包tensorflow和keras，旨在允许以惯用的，类似于R的方式设计和训练TensorFlow / Keras模型，以及网状结构（这种巧妙的助手），它使我们能够将Python功能直接集成到R中。简而言之深度学习不必与隐私保护保持一致。联邦学习可实现设备上的分布式模型训练；加密使模型和渐变更新不公开；差分隐私可防止训练数据泄漏。到目前为止

WebsocketServerWorker端代码：start_worker.pyimport argparseimport torch as thfrom syft.workers.websocket_server import WebsocketServerWorkerimport syft as sy# Argumentsparser = argparse.ArgumentParser(description="Run websocket server worker.")parser

隐私数据集交集（PSI）是一种强大的加密技术，它允许两方计算其数据的交集，而无需将其原始数据暴露给另一方。换句话说，PSI允许测试各方是否共享一个公共数据点（例如位置，ID等）。在这篇文章中，我们介绍：1、PSI的解释2、PSI如何在COVID-19危机技术中发挥作用3、技术细节：如何实现以及在实际情况下如何工作基本概念如果您没有密码学背景，请不要担心！我们将以一些基础知识和常见术语的介绍开始，以使您熟悉该语言。最好将密码学描述为秘密通信的研究领域。当一方希望与另一方共享消息同时在数学上确保任

The world now creates more digital data than we could ever imagine — more than 90% of all existing data has been generated in the last decade. The field of artificial intelligence has tapped into the ...

如果您可以训练世界上所有数据，而又不会将这些数据留给设备，同时又将这些数据保密，该怎么办？ PyGrid是用于私有数据科学和联合学习的对等平台。借助PyGrid，数据所有者可以提供，监视和管理对自己私有数据集群的访问。数据不会离开数据所有者的服务器。 然后，数据科学家可以使用PyGrid对私有数据集进行私有统计分析，甚至可以跨多个机构的数据集进行联合学习。 该博客...

无需直接访问数据就能从机器学习的奇迹中受益吗？如今，机器学习可用于准确预测和预防发动机故障。但是，如果不允许访问传感器数据，如何防止昂贵，重要的机械故障呢？机器学习在行业中变得越来越重要，例如通常用于降低成本和提高效率，或者专门用于预测性维护。预测性维护是确定设备状况的一种做法，以便估计何时应该执行维护-不仅可以预防灾难性故障，还可以避免不必要的维护，从而节省了时间和金钱。但是在许多情况下...

什么是PyGrid？PyGrid（也称为Grid）是一个面向数据所有者和数据科学家的协作网络平台，他们可以使用PySyft库集体训练和共享AI模型，该库扩展了PyTorch和Tensorflow等深度学习库。介绍内容包括1、介绍2、目标3、实作介绍PyGrid平台旨在成为用于训练，管理和共享模型的安全对等平台。网格是可以透明地交换消息和张量的工作人员的集合。GRI...

第1部分：本地启动网格节点在本教程中，您将学习如何将网格节点部署到本地计算机，然后使用PySyft与之交互。警告：网格节点在线发布数据集，仅供实验使用。部署节点需要您自担风险。不要将OpenGrid与您希望保持私有的任何数据/模型一起使用。为了在本地运行节点，您需要做的就是运行一个应用程序，然后开始通过Grid Worker与之通信。在本教程中，我们将使用websocket应用程序第1...

https://github.com/OpenMined/PyGrid/blob/dev/examples/Part%202%20-%20Launch%20a%20PyGrid%20Network%20Locally.ipynb在本地启动网格网络在本教程中，您将学习如何将网格网络部署到本地计算机，然后使用PySyft与之交互。警告：网格节点在线发布数据集，仅供实验使用。部署节点需要您自担...