同态加密下的横向联邦学习保密性评估

同态加密下的横向联邦学习保密性评估是指在横向联邦学习中，采用同态加密技术来保护数据隐私，并且对其进行保密性评估。横向联邦学习是一种联合学习的方法，其中多个参与方共同训练机器学习模型，但是每个参与方只能访问自己的本地数据。同态加密是一种加密技术，可以在密文状态下进行计算，而无需解密数据。因此，同态加密可以用于保护数据隐私，同时允许参与方在不泄露数据的情况下共同训练模型。

在同态加密下的横向联邦学习保密性评估中，参与方可以使用同态加密来加密其本地数据，并将其发送到中央服务器进行模型训练。由于加密数据可以在密文状态下进行计算，因此中央服务器可以在不解密数据的情况下进行模型训练。在训练过程中，参与方可以使用同态加密技术来计算模型的准确性和性能，并将结果发送给中央服务器进行评估。

同态加密下的横向联邦学习保密性评估可以帮助保护数据隐私，同时允许不同参与方共同训练模型。由于同态加密技术可以在密文状态下进行计算，因此参与方不需要暴露其本地数据，从而减少了数据泄露的风险。同时，中央服务器可以在不解密数据的情况下进行模型训练和评估，从而保护了参与方的数据隐私。