密码学作为计算机科学中一个非常重要的领域,涉及到信息安全和加密技术等多方面内容。联邦学习作为一种新兴的机器学习技术,它可以在保护数据隐私的前提下,利用多个参与方的数据集合作训练模型。联邦学习与密码学如果结合在一起,会发生什么奇妙的化学反应呢?联邦学习和密码学的结合被广泛应用于各个领域,以提高数据的安全性和隐私性,同时训练更准确的机器学习模型。在金融领域中,联邦学习可以用于在金融领域中训练机器学习模型,例如信用评分和欺诈检测。通过密码学技术,银行可以加密客户数据并保护其机密性,同时在联邦学习过程中共同训练机器学习模型;在医疗领域中,联邦学习可以用于在医疗领域中训练机器学习模型,同时保护患者的隐私。通过密码学技术,医疗机构可以加密患者数据并保护其机密性,同时在联邦学习过程中共同训练机器学习模型。因此,以密码学在联邦学习中的应用为主要内容,第二期组队学习活动即将和大家见面,4月23日(明天)14:30,来自昇思MindSpore Trusted AI SIG的两位老师 Mr. Jin和Mr. Zhang,将为大家带来主题为《密码学在联邦学习中的应用》的分享。您将收获联邦学习中的相应密码学算法、具体应用、与密码学的结合场景等多个方面的知识。