CD2-pFed, a novel Cyclic Distillation-guided Channel Decoupling framework, to personalize the global model in FL, under various settings of data heterogeneity. CD2-pFed，一个新的循环蒸馏引导的通道解耦框架，在各种数据异质性的设置下，

作者简介 贾轩 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所大数据与区块链部工程师，主要从事大数据、数据流通、隐私计算等相关研究。 白玉真中国信息通信研究院云计算与大数据研究所大数据与区块链部工程师，博士，主要从事大数据、数据流通、隐私计算等相关研究。 马智华 电信科学技术研究院硕士研究生，主要研究方向为隐私计算技术等。论文引用格式：贾轩, 白玉真, 马智华. 隐私计算应用场景综述[J]. 信息通信技术

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最后，将用户客户端上的用户embedding上传到学习服务器，用于提供个性化服务。这篇文章的主要工作是提出了FedPerGNN框架，这是一个致力于推荐系统隐私保护的个性化联邦学习框架，旨在通过以隐私保护的方式利用高阶交互信息，在去中心化的用户数据上联合训练GNN模型。无数的研究成果充分证明图神经网络应用于推荐系统上的优越性，以联邦学习为代表的隐私计算技术体系正在快速建立并广泛应用于中心化的模型训练

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2021年1月，NIST公布的第三轮审查共有7个算法入围，其中包括4种非对称加密和KEMs（ClassicMcEliece、CRYSTALS-KYBER、NTRU、SABER）及3种数字签名算法（CRYSTALS-DILITHIUM、FALCON、Rainbow）。此外，NIST还保留了8个备选算法，包括5种备选公钥加密和密钥生成算法（BIKE、FrodoKEM、HQC、NTRUPrime、SIK

算法推荐服务提供者违反本规定第七条、第八条、第九条第一款、第十条、第十四条、第十六条、第十七条、第二十二条、第二十四条、第二十六条规定，法律、行政法规有规定的，依照其规定；算法应用日益普及深化，在给经济社会发展等方面注入新动能的同时，算法歧视、“大数据杀熟”、诱导沉迷等算法不合理应用导致的问题也深刻影响着正常的传播秩序、市场秩序和社会秩序，给维护意识形态安全、社会公平公正和网民合法权益带来挑战，迫