一、芳禾专利：数据增强+L2防御，揭秘新型恶意安全联邦学习方法

广州芳禾数据有限公司申请的一项名为“一种基于数据增强和L2增强防御的恶意安全联邦学习方法”的专利，公开号CN 119740637 A，申请日期为2024年12月。该专利技术旨在提高全局模型的性能、保护隐私，并通过抵御梯度增加降低模型被破坏风险。

广州芳禾专利：数据增强+L2防御

二、芳禾数据：数据安全技术设施提供方

芳禾数据作为该项目的数据安全技术设施提供方，基于先进密码技术的隐私计算与多功能密码产品——摩方安全，来保护基因数据存储及流通利用过程中的安全性。通过可用不可见的联邦学习、多方安全计算技术，实现数据价值的挖掘。

三、联邦学习：隐私保护计算的重要应用

联邦学习是一种机器学习框架，旨在让分散的各参与方，在满足不向其他参与者披露隐私数据的前提下，协作进行机器学习的模型训练。隐私计算，又称隐私保护计算，是指在保护隐私信息的前提下，实现数据价值的挖掘。

四、联邦学习在5G、IoT网络中的应用前景

随着5G、IoT技术的进一步发展，设备间传输带宽的大幅改善以及边缘计算性能的增强，联邦学习也将用于5G、IoT网络基础之上的AI能力提升和生态构建。

五、芳禾数据：专注联邦学习和人工智能研发

现任中国计算机学会大数据专家委员会委员，高级会员，CCF深圳分部副秘书长，曾任美国莱斯大学电子与计算机工程系研究员，专注于联邦学习和人工智能在金融、保险、投资、医疗等领域的研发工作。

六、芳禾数据：专利技术助力数据安全

本发明解决了联邦学习中不同数据分布对模型性能的干扰问题，提高了模型准确率。使用分布式抗训练提升机器学习模型的安全性能。尽管GeoMX取得了显著成果，但地理分布式机器学习仍面临诸多挑战，如如何进一步优化通信效率、保证模型一致性、处理数据隐私和安全问题等。

广州芳禾专利：数据增强+L2防御，为我国隐私计算领域带来了新的突破。未来，随着技术的进步，电商与自媒体将更加注重用户体验与内容创新，从业者可以通过实际体验来验证这一趋势。欢迎大家在评论区分享你的经验，看看是否与我们的预测一致。