联邦学习-笔记整理（一）
什么是联邦学习
横向联邦学习
谷歌分布式系统
纵向联邦学习
加密的实体对齐
一个简单的例子
当前虽然是大数据时代，但是还我们面临如信息孤岛以及数据隐私保护等问题，很多数据无法直接汇到一起进行建模，为了在多方数据进行联合建模的同时保护数据隐私，我们需要联邦学习。前段时间我对联邦学习进行了一些调研。
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联邦学习根据数据和数据持有者的性质可以分为：横向联邦学习，纵向联邦学习和迁移联邦学习。
联邦学习根据数据和数据持有者的性质可以分为：横向联邦学习，纵向联邦学习和迁移联邦学习
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横向联邦学习
谷歌分布式系统
特点：
1.多个用户，一个服务器
2.所有数据特征维度相同
3.用户本地训练
4.用户通过服务器共享参数
大致步骤如下：
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可以看到，只有服务器为信息安全负责。那么如何做到隐私保护呢？
可以加密上传的梯度，只有收集到所有用户的梯度之后，其和才能被计算出来。
纵向联邦学习
先假定只有A，B两方进行联合建模。
假设：只有一方有标签Y。
挑战：只有X的一方无法建立模型；双方不能交换共享数据。
预期：双方均获得数据保护；模型无损失。
在这一方面，微众银行做了很多工作。以下很多内容参考自微众银行关于联邦学习的报告。
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加密的实体对齐
首先，上述场景下，A方和B方拥有的数据特征重叠较少，但是用户重叠较多。那么如何获知双方共同用户名单且不暴露其它名单呢？
可以用一种叫 CLK (cryptographic longterm key)的方法给双方用户信息进行加密，加密后的信息上传到一个可靠的第三方，第三方通过比对双方信息返回给双方两个结果：一是如何对原数据进行重新排列，二是加密的关于原数据对应用户是否为双方共有用户的信息。这里说的有点绕，以后有时间再详说。
一个简单的例子
以线性回归和同态加密技术为例
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