Федеративная аналитика

Растущий приток данных, генерируемых сетевыми периферийными устройствами, в сочетании с растущим пониманием важности конфиденциальности данных способствовали радикальному переходу в вычислительных парадигмах от централизованной обработки данных к распределенной обработке данных с сохранением конфиденциальности. Федеративная аналитика (ФА) – это новая технология, поддерживающая совместную аналитику данных между различными владельцами данных без централизации исходных данных. Несмотря на широкое применение ФА в промышленности и академических кругах, комплексный анализ существующих исследований в этой области, очевидно, отсутствует. Цель данного исследования – восполнить этот пробел, сначала представив обзор ФА, прояснив ключевые концепции и обсудив его взаимосвязь с аналогичными концепциями. Затем мы проводим тщательное исследование ФА, включая его таксономию, ключевые проблемы и методы реализации. Затем мы тщательно рассматриваем различные приложения ФА, включая статистические метрики, вычисления множеств, приложения, связанные с частотами, операции запросов к базам данных, приложения на основе моделей, задачи ФА, поддерживающие FL, и другие приложения беспроводных сетей. Мы завершаем исследование несколькими открытыми исследовательскими вопросами и будущими направлениями. Целью данного исследования является обеспечение целостного понимания новых методов FA и содействие дальнейшему развитию распределенной обработки данных с сохранением конфиденциальности в развивающемся сетевом обществе. - A Survey on Federated Analytics: Taxonomy, Enabling Techniques, Applications and Open Issues