[1] |
陈广勇, 丁朝晖, 李季凡, . 基于联邦学习的工控系统态势感知技术研究[J]. 信息安全研究, 2024, 10(E1): 284-. |
[2] |
韩刚, 马炜燃, 张应辉, 刘伟, 盛丽玲, . 物联网感知环境中抗投毒可验证安全联邦学习方案[J]. 信息安全研究, 2024, 10(9): 804-. |
[3] |
关业礼, 罗森林, 潘丽敏, 张笈, 于经纬, . 强化语义一致性的差分隐私文本脱敏方法[J]. 信息安全研究, 2024, 10(8): 706-. |
[4] |
石江南, 彭长根, 谭伟杰, . Spark框架下支持差分隐私保护的K-means++聚类方法[J]. 信息安全研究, 2024, 10(8): 712-. |
[5] |
王延峰, 谢泽会, . 云边协同联邦计算方法在铁路信号系统故障检测中的应用[J]. 信息安全研究, 2024, 10(8): 753-. |
[6] |
曾辉, 熊诗雨, 狄永正, 史红周, . 基于差分隐私的联邦大模型微调技术[J]. 信息安全研究, 2024, 10(7): 616-. |
[7] |
罗文华, 张晓龙, . 基于联邦学习与卷积神经网络的入侵检测模型[J]. 信息安全研究, 2024, 10(7): 642-. |
[8] |
尤志强, 姜玮, 方竞, 陈立峰, 卞阳, . 一种安全高效的全匿踪纵向联邦学习方法[J]. 信息安全研究, 2024, 10(6): 506-. |
[9] |
刘晓迁, 许飞, 马卓, 袁明, 钱汉伟, . 联邦学习中的隐私保护技术研究[J]. 信息安全研究, 2024, 10(3): 194-. |
[10] |
程显淘, . 针对联邦学习的恶意客户端检测及防御方法[J]. 信息安全研究, 2024, 10(2): 163-. |
[11] |
康海燕, 张聪明, . 基于联邦学习的自适应网络攻击分析方法研究[J]. 信息安全研究, 2024, 10(12): 1091-. |
[12] |
池亚平, 刘佳辉, 梁家铭, . 基于联邦学习的SDP信任评估模型设计[J]. 信息安全研究, 2024, 10(10): 903-. |
[13] |
管桂林, 支婷, 陶政坪, 曹扬, . 物联网中多密钥同态加密的联邦学习隐私保护方法[J]. 信息安全研究, 2024, 10(10): 958-. |
[14] |
杨波, 邱晓慧, 佟冬, 胡师阳, . 人工智能与隐私计算测评应用实践方案[J]. 信息安全研究, 2023, 9(E2): 25-. |
[15] |
李月, 张君, 姜玮, 方竞, 谭培强, . 全匿踪隐私保护数据要素安全流通技术探寻[J]. 信息安全研究, 2023, 9(E1): 206-. |