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本书系统探讨联邦学习在隐私保护与数据安全方面的关键挑战，并阐述可信联邦学习的关键技术。全书围绕可信联邦学习的基本理论、核心算法和实际应用展开，重点介绍可信联邦学习在隐私安全、模型效用、训练效率中的前沿技术理论研究，以及隐私计算、差分隐私、安全多方计算、区块链等技术在联邦学习中的应用，同时针对三者之间的权衡，提出了一系列

本书阐述GAI的发展历程和技术原理，探讨其在解决实际问题中的应用，以“AI-5P”(AI赋能下的现象分析、问题探索、方案设计、原型迭代、价值推广)创新模型为创新方法论框架，采用案例驱动与问题导向相结合的方式编写。

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