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基于函数加密的低通信开销去中心化联邦学习隐私保护方案
学术论文 | 更新时间:2025-12-25
    • 基于函数加密的低通信开销去中心化联邦学习隐私保护方案

    • Privacy-preserving decentralized federated learning scheme with low communication overhead based on functional encryption

    • 在边缘计算领域,研究者提出了一种云边协同去中心化联邦学习框架,有效提升模型收敛效率,降低通信量,适用于大规模边缘计算场景。
    • 通信学报   2025年46卷第11期 页码:1-16
    • DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2025205    

      中图分类号: TP309
    • 收稿:2025-08-07

      修回:2025-11-17

      录用:2025-11-18

      纸质出版:2025-11-25

    移动端阅览

  • 张金海,张俊伟,王雨晴等.基于函数加密的低通信开销去中心化联邦学习隐私保护方案[J].通信学报,2025,46(11):1-16. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2025205.

    ZHANG Jinhai,ZHANG Junwei,WANG Yuqing,et al.Privacy-preserving decentralized federated learning scheme with low communication overhead based on functional encryption[J].Journal on Communications,2025,46(11):1-16. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2025205.

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