联邦学习安全聚合的可行性

联邦学习安全聚合是可行的。在联邦学习中，多个参与方通过协作训练一个共同的模型，但由于参与方之间数据的隐私性和安全性，不能直接将数据集共享。因此，联邦学习中的模型聚合必须保证数据的隐私性和安全性。

为了保证数据的隐私性和安全性，在联邦学习中常用的安全聚合技术有加密聚合和差分隐私聚合。加密聚合通过使用加密算法保证数据的隐私性，使得参与方之间无法直接获取其他参与方的数据信息。差分隐私聚合通过添加噪声来保护数据的隐私性，即将参与方的数据进行随机扰动，从而使得参与方无法推断其他参与方的数据信息。

因此，联邦学习安全聚合是可行的，可以通过加密聚合和差分隐私聚合等技术来保证数据的隐私性和安全性。