Federated Learning con Privacy Differenziale

Federated Learning con Privacy Differenziale: proteggere i dati nell’era dell’AI Collaborativa

Nel panorama attuale dell’intelligenza artificiale, il rapido sviluppo degli algoritmi di machine learning si scontra con una crescente preoccupazione per la privacy dei dati. I modelli di AI più avanzati richiedono enormi quantità di informazioni per essere addestrati efficacemente, ma questi dati sono spesso sensibili e difficili da condividere a causa di normative sempre più…

Federated Learning e Sicurezza Distribuita

Federated Learning e Sicurezza Distribuita

Il Federated Learning (FL) si configura come un paradigma emergente e altamente promettente nell’ambito dell’apprendimento distribuito orientato alla privacy, consentendo a più entità di collaborare all’addestramento di modelli senza necessità di condividere i dati grezzi. Nonostante il FL integri meccanismi intrinseci di protezione della privacy, rimane suscettibile a una vasta gamma di minacce sia in…