持久化内存：NVDIMM技术与内存数据库

[sakibkhan22197]

1. 什么是联邦学习，它如何保护隐私？

联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许多个设备在本地训练模型，而不是将数据集中到一个服务器上。这种方法能够保护用户的隐私，因为原始数据始终保留在本地，只有模型更新被共享，从而减少了数据泄露的风险。

2. 向量数据库与传统数据库有何区别？

向量数据库专门用于处理高维数据，支持快速相似性搜索和复杂的数据分 特殊数据库 析任务。与传统数据库相比，向量数据库能更好地处理像自然语言处理和图像识别等应用，提供更高的性能和灵活性。

3. 加密技术在数据保护中有哪些具体应用？

加密技术通过将数据转换为不可读的格式，确保只有授权用户能够访问和解密数据。具体应用包括数据传输加密、存储加密和端到端加密等，广泛用于保护敏感信息，如金融数据和个人隐私信息。

4. 在隐私保护方面，联邦学习面临哪些挑战？

联邦学习面临的挑战包括模型的准确性、不同设备之间的计算能力差异、以及数据异构性等。此外，确保模型更新的安全性和防止恶意攻击也是重要的挑战，需要持续的技术创新和改进。