高分毕业设计：实现同态加密的联邦学习安全聚合系统

资源摘要信息:"本资源为一个毕业设计项目，项目名称为“基于同态加密的联邦学习安全聚合系统”，采用Python语言实现。项目内容聚焦于结合同态加密技术与联邦学习框架，旨在构建一个安全的机器学习模型聚合系统。同态加密是一种加密方式，允许用户在加密数据上直接进行计算，并得到加密结果，之后解密结果与在原始数据上进行同样计算的结果相同。这种加密方式在保护数据隐私方面具有巨大的潜力。 联邦学习是一种分布式机器学习范式，允许多个参与方在保持各自数据本地化的情况下，共同训练一个共享的模型。这种范式在保护参与方数据隐私的同时，还能提高模型的泛化能力。结合同态加密技术与联邦学习框架，能够在不泄露各方私有数据的前提下，实现安全的模型聚合与更新。 该毕业设计项目的难度适中，适合用于学术研究或者个人学习。项目源代码已经经过本地编译并验证过其可运行性。项目内容经过助教老师的审定，确保其质量能够满足学习和使用的需求。资源文件名为“毕设项目-基于同态加密的联邦学习安全聚合系统python源代码”。 项目使用标签包括“毕业设计”、“同态加密”、“安全”、“python”以及“同态加密的联邦学习安全聚合系统”。这些标签准确地概括了项目的主题和特点，也反映了项目在数据安全与机器学习领域的应用价值。 综上所述，本资源是一个高质量的毕业设计项目，能够为有兴趣研究同态加密与联邦学习相结合的安全聚合系统的开发者提供实践机会，同时帮助他们深入理解相关技术的实现细节和应用场景。"