简介：摘要：随着数据隐私保护意识的增强，联邦学习作为一种分布式机器学习框架，在保护用户数据隐私的同时实现模型训练，成为研究热点。然而，联邦学习在实际应用中面临数据多样性、模型适应性及安全鲁棒性等挑战。本文首先概述了联邦学习基本原理及其面临的挑战，随后从数据预处理、动态模型选择与融合、参数优化等方面提出了提升算法普适性的机制，并通过实验验证了其有效性。在鲁棒性提升方面，聚焦于隐私保护技术、攻击防御策略及模型加固方法，设计了相应的机制，并通过模拟攻击场景验证了其鲁棒性增强效果。本研究为旨在为提升联邦学习建模平台的实用性和安全性提供一些参考。
提升联邦学习建模平台算法普适性和鲁棒性的机制研究
