$微美全息 (WIMI.US)$ 同态加密是一种特殊的加密技术，无需解密数据即可在加密状态下执行计算操作。 通过使用同...

同态加密是一种特殊的加密技术，无需解密数据即可在加密状态下执行计算操作。

通过使用同态加密，可以在加密状态下计算和共享数据，同时保护数据隐私和完整性，这对于某些涉及敏感数据的场景很有用。

联邦学习是一种分布式机器学习技术，它允许多个参与者在不共享原始数据的情况下在各自的本地数据集上训练模型，并将这些模型的学习参数聚合到一个全局模型中，从而实现模型改进。

在数据结构中，联邦学习可以解决数据隐私和数据安全问题。

同态加密和联邦学习的应用在数据结构中具有重要意义，它可以在保护用户隐私的同时提供高效的计算和分析能力，为技术行业的技术应用带来更多的可能性。

该应用有望在医疗和金融领域发挥重要作用，促进安全数据共享和创新研究，促进大数据领域的持续发展。