跨机构节点数据安全共享机制研究数据集

主要包括面向联邦学习的隐私保护技术、支持大规模加密运算需求的安全计算与隐私保护研究、支持大规模跨域联邦学习与推理开源框架研究、跨机构隐私保护数据安全共享机制研究中产生的原始代码，包含基于自适应聚类的联邦后门攻击防御方法数据、基于时间序列局部扰动的联邦攻击及其防御方法数据、隐私保护记录链接编码效率数据、快速同态加解密算法效率数据、面向联邦学习的自适应量化模型压缩数据、支持百万级跨域联邦智能节点间扩展能力数据、自适应差分隐私保护算法数据，数据量1GB。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集专注于跨机构节点数据安全共享机制的研究，包含联邦学习隐私保护技术、安全计算与隐私保护、跨域联邦学习框架等领域的原始代码和数据，具体涵盖多种攻击防御方法、算法效率数据，总数据量约为1GB。它由孙永奇和姚涛创建，作为国家重点研发计划项目的成果，旨在支持大规模加密运算和隐私保护数据共享。