基于联邦学习和差分隐私的人脸识别系统研究
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案例介绍
随着人脸识别技术在智能安防、金融支付等隐私敏感场景的大规模部署，传统集中式训练模式导致的用户数据泄露风险成为技术发展的主要瓶颈。本文提出一种基于联邦学习与差分隐私的混合架构人脸识别系统。通过构建支持非独立同分布（Non-IID）数据的联邦学习框架，结合动态隐私预算管理策略，在保护用户数据隐私的同时提升模型泛化能力。实验结果表明，在 Olivetti 人脸数据集上，系统在 ε=1.0 的隐私预算下达到 92.3% 的准确率，较传统联邦学习方法提升 4.7%，验证了隐私保护与模型性能的高效平衡。
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随着人脸识别技术在智能安防、金融支付等隐私敏感场景的大规模部署，传统集中式训练模式导致的用户数据泄露风险成为技术发展的主要瓶颈。本文提出一种基于联邦学习与差分隐私的混合架构人脸识别系统。通过构建支持非独立同分布（Non-IID）数据的联邦学习框架，结合动态隐私预算管理策略，在保护用户数据隐私的同时提升模型泛化能力。实验结果表明，在 Olivetti 人脸数据集上，系统在 ε=1.0 的隐私预算下达到 92.3% 的准确率，较传统联邦学习方法提升 4.7%，验证了隐私保护与模型性能的高效平衡。
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