Yuping Yan, Yaochu Jin · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.27644 · open-access PDF
يتيح تحسين التكامل بين البيانات المتعددة الأبعاد للمؤسسات المسجلة تحسين نموذج مشترك باستخدام الصور الطبية والبيانات الجينية والمجلات السريرية والرسائل الفسيولوجية دون تركيز البيانات الخام.لكن، لا يزال الحماية من البيانات المتعددة الأبعاد على مدى دورة حياة التحسين غير متكافئة، خاصة عندما تتطلب الأبعاد المتعددة الأبعاد مفاتيح التشفير الفردية والتحكم في الوصول المحلي.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Federated optimization over heterogeneous multimodal data enables distributed institutions to collaboratively optimize a shared model using medical images, genomic profiles, clinical records, and physiological signals without centralizing raw data. However, protecting modality-specific data throughout the optimization lifecycle remains insufficiently explored, particularly when heterogeneous modalities require separate encryption keys and selective local access. This paper proposes a secure multimodal federated optimization framework that separates local data protection from federated-update p
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.27644, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txtSources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange