每日一诗：题竹（十三岁应试作于楚王孙园亭）——明*张居正绿遍潇湘外，疏林玉露寒。凤毛丛劲节，只上尽头竿。近期在阅读联邦学习领域相关文献，简单介绍如下文。本文仅供学习，无其它用途。如有错误，敬请批评指正！一、联邦学习（FederatedLearning，FL）：举目四望皆”联邦“，“信息孤岛”尽凉凉1.通俗理解：传统的机器学习算法需要用户将源数据上传到高算力的云服务器上集中训练，这种方式导致了数据流向的不可控和敏感数据泄露问题，联邦学习联邦学习能够在多方数据源聚合的场景下协同训练全局最优模型，将机器学习的数据存储和模型训练阶段转移至本地用户，仅与中心服务器交互模型更新的方式有效保障了用户的隐私安
BleepingComputer网站披露，CISA发布警告称上周有一个打补丁的零日漏洞（CVE-2023-2868）被网络攻击者用来入侵Barracuda电子邮件安全网关（ESG）设备。目前，美国网络安全局已将该漏洞添加到其野外利用的安全漏洞目录中。Barracuda 已经发布安全补丁Barracuda的安全解决方案在全球范围内有很大的市场份额，约20多万个实体组织使用，其中包括三星、三菱、卡夫亨氏和达美航空等知名公司。Barracuda指出根据调查结果显示，内部已经确定CVE-2023-2868漏洞可导致网络攻击者对电子邮件网关设备子集的未经授权访问，Barracuda已通过周末发布的两个安
目录一：联邦集群二：什么时候会用到联邦集群1）跨数据中心2）垮服务三：prometheus配置文件解析1)整体配置文件2）scrape_configs四：prometheus部署联邦集群1）prometheus主server和prometheus联邦分别部署prometheus2)配置联邦节点到node节点抓取数据一：联邦集群二：什么时候会用到联邦集群1）跨数据中心例如，一个联邦设置可能由多个数据中心中的Prometheus服务器和一套全局Prometheus服务器组成。每个数据中心中部署的Prometheus服务器负责收集本区域内细粒度的数据（实例级别），全局Prometheus服务器从这
联邦学习实战——基于同态加密和差分隐私混合加密机制的FedAvg前言1.FedAvg1.1getData.py1.2Models.py1.3client.py1.4server.py1.5性能评估1.5.1Non-IID和IID1.5.2IID场景参与方的影响1.5.2Non-IID场景参与方的影响1.6FedAvg总结2.差分隐私2.1拉普拉斯机制与高斯机制2.2拉普拉斯机制的实现2.2高斯机制的实现2.3差分隐私整合3.Paillier同态加密算法3.1FedAvg应用3.2性能测试4.项目总结参考链接前言好久都没更新联邦学习相关内容了，这也是我更新这篇我认为非常硬核的文章的原因，这也算是
FEDERATEDOPTIMIZATIONINHETEROGENEOUSNETWORKS每日一诗：《当年万马尽腾空，就中紫骝尤最雄》明·张居正当年万马尽腾空，就中紫骝尤最雄。战罢不知身着箭，飞来祇觉足生风。北风猎猎吹原野，长河水澌血流赭。谁言百万倒戈中，犹有弯弧射钩者。1.概述：联邦学习不同于传统的分布式优化的两个关键挑战:高度的系统和统计异构性。引入了一个框架，FedProx以解决联邦网络的异构性（统计异构系统异构）。FedProx可以看作是FedAvg的泛化、重构。对于非独立分布(统计异质性)的训练数据，框架提供收敛性保证（统计异构）；允许每个参与的设备执行可变数量的工作(系统异构性)来遵
文章目录一、实验要求二、IP地址分配三、配置R1~R8的路由四、AS2内部启动OSPF协议建邻五、启动BGP协议建邻六、发布路由和路由反射器的配置1、路由发布：2、配置路由反射器七、进行路由聚合，抑制路由明细，避免防环，减少路由条目的数量八、使用VPN隧道，使192.168.1.0/24网段和192.168.2.0/24网段连接起来九、ping测试截图一、实验要求二、IP地址分配AS之间可以根据路由器名称来划分网段：R1~R2：12.0.0.0/24R7~R8:78.0.0.0/24AS内部用户主机位归到24位，所以我们这里划分地址如下：172.16.0.0/16172.16.0.0/24--
文章目录一、实验要求二、IP地址分配三、配置R1~R8的路由四、AS2内部启动OSPF协议建邻五、启动BGP协议建邻六、发布路由和路由反射器的配置1、路由发布：2、配置路由反射器七、进行路由聚合，抑制路由明细，避免防环，减少路由条目的数量八、使用VPN隧道，使192.168.1.0/24网段和192.168.2.0/24网段连接起来九、ping测试截图一、实验要求二、IP地址分配AS之间可以根据路由器名称来划分网段：R1~R2：12.0.0.0/24R7~R8:78.0.0.0/24AS内部用户主机位归到24位，所以我们这里划分地址如下：172.16.0.0/16172.16.0.0/24--
本博客地址：https://security.blog.csdn.net/article/details/124110931 一、Paillier半同态加密算法同态加密又可以分为全同态加密、些许同态加密和半同态加密三种形式。这其中，由于受到性能等因素的约束，当前在工业界主要使用半同态加密算法。Paillier即属于半同态加密算法，其并不满足乘法同态运算，虽然Paillier算法不是全同态加密的，但是与全同态加密算法（FHE）相比，其计算效率大大提升，因此在工业界被广泛应用。我们以x表示明文，以[[x]]表示其对应的密文，那么Paillier半同态加密算法满足：[[u+v]]=[[u]]+[[v
参考链接https://github.com/originjs/vite-plugin-federation/blob/main/README-zh.md，里面也有dome可以进行查看webpack也有这个插件，比vite好用，vite不支持本地，必须要打包后开启服务才可以先下载(只要用到的项目都需要进行下载)npminstall@originjs/vite-plugin-federation--save-dev1、新建两个vite+vue的项目（one,two项目名）one项目中（主）----vite.config.jsimage.png注意：上面图片中的shared这个里面要把你组件中使用
TowardsPersonalizedFederatedLearning一、背景二、解决策略2.1策略一.全局模型个性化2.2策略二.学习个性化模型三、具体方案3.1全局模型个性化3.1.1基于数据：减少客户端数据统计异构性3.1.2基于模型：在学习一个强大的全局模型，以便进行个性化设置或提高本地模型的适应性能3.1.3全局模型个性化方法对比3.2学习个性化模型3.2.1基于架构的方法:旨在通过针对每个客户量身定制的定制模型设计来实现个性化3.2.2基于相似性的方法：旨在通过对客户关系进行建模来实现个性化3.2.3学习个性化模型方法对比四、相关文献：尝试记录一下最近看的论文，顺便当个笔记同步了
