Federated Learningとは
複数のデバイス間で学習モデルを共有する分散学習手法のことです。
Federated Learningの注目点
- 個人のデータを中央サーバーに送らずに学習を行うため、プライバシー保護が可能
- デバイスごとのデータの特徴を活かすことで、よりパーソナライズされた学習が可能
ホモモーフィック暗号化の重要性
暗号化されたデータを計算しても、復号せずに計算結果を得ることができる暗号化技術です。
ホモモーフィック暗号化の有効性
- クラウド上でデータを安全に処理する際に、プライバシーを保護しつつ効率的なデータ処理が可能
セキュアマルチパーティ計算
複数の参加者がそれぞれのデータを秘匿しながら共同で計算を行う手法です。
セキュアマルチパーティ計算の有効性
- 個々のデータが他者に漏洩することなく、プライバシーを確保しつつデータ分析が可能
差分プライバシー
個人情報を保護しつつデータ分析を行うための手法です。
差分プライバシーの有用性
- データセットから個人を特定することが困難となり、プライバシーが確保される
Federated Learningの将来展望
セキュリティ技術の普及により、より安全なデータ共有が可能となり、プライバシー保護が強化されることが期待されています。
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