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。