论文

Privacy-enhanced federated learning via asynchronous aggregation and local differential perturbation

提出结合动态差分隐私与轻量同态加密的联邦学习框架，提升分布式数据协作训练的安全性

档案回溯至 2026-09 · 收录于 2026-09-15热度 1.0

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