基于秘密共享的可验证联邦学习代码网址

以下是一些基于秘密共享的可验证联邦学习的开源代码库和研究论文：

1. PySyft: https://github.com/OpenMined/PySyft
PySyft是一个基于PyTorch的开源联邦学习框架，支持可验证联邦学习和隐私保护等功能。

2. FedAvg with Secure Averaging: https://github.com/BorealisAI/federated-learning-public-code
这是一个基于PyTorch的联邦学习代码库，支持使用同态加密技术进行可验证联邦学习。

3. Secure Federated Learning on FHIR Data: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3442381.3449907
这是一篇关于基于秘密共享的可验证联邦学习的研究论文，其中提供了具体的算法和代码实现细节。

需要注意的是，这些代码库和论文都需要一定的专业知识和实践经验才能正确理解和使用。如果你对这些技术还不太熟悉，建议先学习一些基础的联邦学习和加密技术知识。

相关问题

基于秘密共享的可验证联邦学习代码

基于秘密共享的可验证联邦学习是一种保护数据隐私的联邦学习方法，可以在不泄露数据的情况下对模型进行训练和验证。这种方法的实现需要使用加密技术，可以使用多方安全计算（MPC）或同态加密技术来实现。

由于实现这种方法的代码比较复杂，这里无法在一个回答中给出完整的代码实现。不过，你可以参考一些已有的开源实现，比如基于PyTorch的PySyft框架，它提供了实现联邦学习和隐私保护的工具和函数。你也可以参考一些相关的研究论文，这些论文中通常会提供具体的算法和代码实现细节。

需要注意的是，基于秘密共享的可验证联邦学习是一种比较新的技术，目前还处于研究阶段，实现难度较大，需要一定的专业知识和实践经验。如果你在实现过程中遇到了问题，可以向相关的研究者或社区寻求帮助。