联邦学习：算法详解与系统实现

全书共分为三个部分，从概念、应用场景到具体的先进算法，再到最后的系统实现，对联邦学习技术进行全盘梳理与总结。第一部分为联邦学习基础知识，主要介绍和分享联邦学习的定义、挑战、应用场景和主要技术，包括联邦学习概述、应用场景和常用隐私保护技术。第二部分为联邦学习算法详述，主要介绍京东科技针对纵向联邦学习和横向联邦学习场景提出来的诸多创新性联邦学习算法，包括纵向联邦树模型算法、纵向联邦线性回归算法、纵向联邦核学习算法、异步纵向联邦学习算法、基于反向更新的双层异步纵向联邦学习算法、纵向联邦深度学习算法、快速安全的同态加密数据挖掘框架、横向联邦学习算法、混合联邦学习算法和联邦强化学习。第三部分为联邦学习系统，主要介绍京东科技设计的联邦学习系统及算法落地的性能优化技术，包括FedLearn联邦学习系统详述、gRPC在FedLearn中的联邦学习应用实例、落地场景中的性能优化实践和基于区块链的联邦学习。

这是一本全面探讨联邦学习技术的书籍。本书从概念、应用场景到具体的先进算法，再到最后的系统实现，对联邦学习技术进行全盘梳理与总结。 首先，书中对联邦学习基础知识进行了详细阐述，包括联邦学习概述、应用场景和常用隐私保护技术。其中，联邦学习概述部分详细介绍了联邦学习的定义、挑战、应用场景和主要技术，包括联邦学习的发展历史、工作流程、分类等。应用场景部分则详细介绍了联邦学习在金融、生物医学、计算机视觉、自然语言处理、边缘计算和云计算、计算机硬件等领域的应用现状。常用隐私保护技术部分则详细介绍了面向隐私保护的机器学习、常用的隐私保护技术，如差分隐私、安全多方计算、同态加密等。 其次，书中对联邦学习算法进行了详细阐述，包括纵向联邦树模型算法、纵向联邦线性回归算法、纵向联邦核学习算法、异步纵向联邦学习算法、基于反向更新的双层异步纵向联邦学习算法、纵向联邦深度学习算法、快速安全的同态加密数据挖掘框架、横向联邦学习算法、混合联邦学习算法和联邦强化学习等。这些算法都是在京东科技针对纵向联邦学习和横向联邦学习场景提出来的创新性联邦学习算法。 最后，书中对联邦学习系统进行了详细阐述，包括FedLearn