随着计算机系统和通信网络的快速发展和日益复杂，用户对信任、安全和隐私的要求越来越高。因此，在开放、动态、异构、移动、无线和分布式计算环境中，传统安全技术和措施可能无法满足用户需求，这是一个巨大的挑战。因此，我们需要构建各种应用程序允许用户享受更全面服务的系统和网络，同时维护信任、安全和隐私。可信计算和通信作为一种有用的创新技术，越来越受到研究人员的关注。

最小描述长度（Minimum Description Length，MDL）在联邦学习中可以用于评估模型在描述数据时的性能，以及指导模型在联邦学习环境中的训练。MDL原则的基本思想是，一个好的模型应该能够用尽可能短的语言来描述数据，同时能够准确地预测或解释数据的特性。要计算一个模型的MDL，通常需要评估模型在描述数据时的信息量，同时也要考虑到模型本身的复杂度。总的来说，最小描述长度在联邦学习中的应

t-SNE（t-分布随机邻域嵌入，T-distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种流行的机器学习算法，主要用于降维。该算法特别适用于将高维数据映射到低维空间，如2维或3维，以便于可视化和分析。可以从具有数百甚至数千个维度的数据中创建引人注目的两维“地图”t-SNE（t-DistributedStochastic Neighbor Embedding，T

将人脸图像匿名化方法从图像语义修改、图像语义保持、视觉可恢复以及深度学习过程中的人脸隐私保护四个方面进行分类，将人脸视频匿名化方法从聚焦面部区域隐私的视频匿名化方法和面向生物特征隐私的视频匿名化方法两个方面进行分类。

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