横向联邦学习中加法同态加密算法执行流程

横向联邦学习中加法同态加密算法的执行流程如下：

1. 数据持有者将本地数据进行加密，得到加密后的数据。

2. 加密后的数据被发送到联邦服务器。

3. 联邦服务器将加密后的数据发送给参与方。

4. 参与方使用自己的加密密钥对加密后的数据进行解密，得到明文数据。

5. 参与方对明文数据进行本地计算，得到计算结果。

6. 参与方将计算结果通过加密算法加密后发送给联邦服务器。

7. 联邦服务器收集所有参与方的计算结果，并使用同态加密算法计算出加密后的总体结果。

8. 联邦服务器将加密后的总体结果发送给所有参与方。

9. 参与方使用自己的解密密钥对加密后的总体结果进行解密，得到最终结果。

10. 参与方将最终结果返回给数据持有者。

需要注意的是，加法同态加密算法只支持加法运算，因此在实际应用中需要对其他运算进行转化，例如将乘法转化为加法。此外，加密密钥和解密密钥需要保密存储，防止泄露。

相关问题

横向联邦学习下的同态加密算法

横向联邦学习需要解决的一个重要问题是如何保护参与方的隐私数据。同态加密是一种常见的解决方案之一。

同态加密是指，在加密的情况下，仍然可以对加密数据进行计算，并且计算结果仍然是加密的。简单来说，同态加密就是在密文上进行计算，得到的结果与对明文进行计算的结果相同。这种加密方式可以保护数据隐私，同时也可以在不暴露数据的情况下进行计算。

在横向联邦学习中，参与方可以使用同态加密技术来保护自己的数据隐私。具体来说，参与方可以先将自己的数据进行加密，然后将加密数据传输给其他参与方。其他参与方可以在不知道数据具体内容的情况下，对加密数据进行计算，并将结果传输回去。最后，参与方可以对结果进行解密，从而得到计算结果。

同态加密算法有很多种，例如RSA同态加密、Paillier同态加密、ElGamal同态加密等。这些算法各有特点，在横向联邦学习中需要根据具体的需求和数据特点选择合适的算法。

横向联邦中同态加密算法应用流程

横向联邦学习是指多个参与者共同训练一个模型，每个参与者都拥有自己的数据集和模型，这些参与者之间需要共享模型参数而不是数据，以保护数据隐私。同态加密算法可以用于保护模型参数的隐私。

以下是横向联邦中同态加密算法的应用流程：

1. 参与者将自己的数据集进行加密处理，并将加密后的数据发送给联邦服务器。

2. 联邦服务器将加密后的数据分发给其他参与者。

3. 参与者使用同态加密算法对加密后的数据进行计算，以获得模型参数的更新值。

4. 参与者再次对更新值进行加密处理，并将加密后的结果发送给联邦服务器。

5. 联邦服务器将加密后的结果进行解密，并将解密后的结果进行合并，得到最新的模型参数。

6. 联邦服务器将最新的模型参数发送给所有参与者。

7. 参与者使用最新的模型参数更新自己的模型。

8. 重复步骤1~7，直到模型训练完成。

在上述流程中，同态加密算法的作用是保护参与者的数据隐私和模型参数的隐私。通过同态加密算法，参与者可以在不暴露数据和模型参数的情况下进行计算和模型更新。