信息安全研究 ›› 2025, Vol. 11 ›› Issue (E2): 44-.

• 2025“数字经济与网络安全”论文集 • 上一篇    下一篇

基于联邦学习算法的多模态混合数据检索 分析框架的研究

周巴特尔1吴威2魏星1包玉洁2
  

  1. 1(内蒙古自治区公安厅网络安全监控中心呼和浩特010000)
    2(内蒙古自治区公安厅网络安全保卫总队呼和浩特010000)
  • 出版日期:2025-12-27 发布日期:2025-12-27
  • 通讯作者: 周巴特尔 硕士,高级工程师.主要研究方向为大数据. 1127738407@qq.com
  • 作者简介:周巴特尔 硕士,高级工程师.主要研究方向为大数据. 1127738407@qq.com 吴威 硕士,副高级工程师.主要研究方向为大数据、取证. 172466468@qq.com 魏星 主要研究方向为电子数据取证. wexing_1998@126.com 包玉洁 硕士.主要研究方向为电子数据取证. Jellandhyde@163.com

  • Online:2025-12-27 Published:2025-12-27

摘要: 随着科技进步,数字化犯罪手段快速发展,电子数据取证呈现文本、语音及视频等多模态特性.同时,多部门数据共享成为常态,而数据孤岛、数据安全与协同需求之间存在矛盾.为应对这一挑战,提出基于联邦学习的多模态数据检索分析框架,实现多部门在不共享原始数据前提下协同训练高质量机器学习模型.该技术通过本地训练、加密传输与全局聚合的创新机制,在保障数据隐私安全的同时提升模型性能,为人工智能时代的数据协作提供了全新范式.

关键词: 电子取证, 联邦学习, 跨域数据安全, 多模态异构

中图分类号: