Fedlearn-Algo：一个灵活的开放式隐私保护机器学习平台
机器学习
2021-08-02 v2 密码学与安全
分布式、并行与集群计算
摘要
本文中，我们提出 Fedlearn-Algo，一个开源的隐私保护机器学习平台。我们利用该平台展示我们在隐私保护机器学习算法上的研发成果。作为首批新颖 FL 算法示例，我们发布了纵向联邦核二分类模型与纵向联邦随机森林模型。在我们的实践中，它们被验证比现有纵向联邦学习模型更高效。除新颖 FL 算法示例外，我们还发布了一个机器通信模块。统一数据传输接口支持在机器间传输广泛使用的数据格式。我们将通过添加更多功能模块与算法示例来维护该平台。代码可见于 https://github.com/fedlearnAI/fedlearn-algo。
引用
@article{arxiv.2107.04129,
title = {Fedlearn-Algo: A flexible open-source privacy-preserving machine learning platform},
author = {Bo Liu and Chaowei Tan and Jiazhou Wang and Tao Zeng and Huasong Shan and Houpu Yao and Heng Huang and Peng Dai and Liefeng Bo and Yanqing Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.04129},
year = {2021}
}