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联邦学习中可能存在哪些潜在漏洞？
联邦学习是一种去中心化的机器学习方法，使多个参与者能够在保持数据本地的情况下协作训练模型。尽管它通过减少共享原始数据的需求提供了隐私保护，但它并非没有脆弱性。其中一个主要关注点是模型中毒，恶意参与者故意注入错误数据或操纵更新，从而损害整体模
联邦学习如何处理数据漂移？
联邦学习通过模型更新、个性化学习和定期再训练的组合来处理数据漂移。数据漂移发生在数据的统计特性随时间变化时，这可能会使之前训练的模型变得不那么有效。在联邦学习中，模型在去中心化的设备上进行训练，这意味着每个设备都有其自己的本地数据。这种设置
什么是云编排？
云编排是指在云计算环境中对互联服务和应用的自动化管理。它涉及协调各种任务和资源，以创建无缝的工作流，确保正确的服务能够高效地部署、配置和管理。简单来说，云编排就像是云资源的指挥家，使开发者和组织能够自动化跨多个平台和服务的过程，如扩展、监控