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信息论安全聚合：异构量化下的联邦学习隐私新方案

本文介绍一种信息论安全聚合方案，解决联邦学习中客户端异构量化带来的隐私泄露问题。该方案利用阈值秘密共享，容忍掉线和共谋，确保服务器仅获得聚合总和而不泄露单个更新。