基于差分隐私的联邦学习隐私保护研究
摘要
近几年以来，多智能的系统分布式协同控制算法在各个邻域中都有着非常广泛的应用。如交通联网管理
、智能机器人控制等。 这些都是多系统智能协作控制的。 但是这种方式也存在一些问题：当系统发生故障时需要多个系统才能恢复运行；当单个系统失效后，整个系统无法进行正常工作。这就造成了网络的拥塞甚至瘫痪。 由于分布式一致性算法，每个人都需要与相邻节点交换自己的当前状态信息，然后根据自己的当前状态信息和相邻状态信息推断出下一步的状态信息。 如果在交换信息中包含一些重要和敏感的信
基于差分隐私的联邦学习隐私保护研究-19396字.docx