一、 联邦学习简介
(一) 数据隐私安全及孤岛问题
(二) 联邦学习定义
(三) 联邦学习主要作用
(四) 联邦学习技术优势
二、 联邦学习发展历程
(一) 传统隐私保护
(二) 联邦学习
(三) 安全联邦学习
三、 联邦学习进阶
(一) 主要技术原理
(二) 联邦学习的分类
(三) 联邦学习模型
(四) 联邦学习能力
(五) 联邦学习流程
四、 安全联邦学习
(一) 可信计算环境
(二) 多方安全计算
(三) 同态加密
(四) 差分隐私
(五) 安全性
(六) 性能
五、 应用场景
(一) 政务开放
(二) 医疗应用
(三) 金融应用
(四) 数字广告
(五) 物流行业
六、 展望
(一) 政策引导、持续释放行业红利
(二) 凝聚共识、加速应用场景探索
(三) 标准建设、加强平台互联互通