<![CDATA[Studi literatur ini mengidentifikasi efektivitas Federated Learning dalam menjaga privasi pengguna, mengatasi masalah-masalah yang berkembang seputar perlindungan data dalam sistem terdistribusi. Penelitian ini secara komprehensif meninjau berbagai metrik, model yang digunakan untuk mengevaluasi mekanisme perlindungan privasi dalam Federated Learning, menyoroti pentingnya metrik dalam menilai efektivitas model. Temuan utama meliputi Teknik Perlindungan Privasi, dimana studi ini mengidentifikasi beberapa metode dan teknik yang digunakan di Federated Learning untuk meningkatkan privasi pengguna, seperti Privasi Diferensial Lokal (LDP), Enkripsi Gradien, dan Enkripsi Homomorfik. Teknik-teknik ini terbukti memberikan perlindungan privasi yang kuat sambil mempertahankan utilitas data. Tantangan dalam Implementasi, yaitu analisis mengungkapkan tantangan signifikan yang dihadapi selama implementasi FL, termasuk kebutuhan metrik yang terdefinisi dengan baik untuk mengevaluasi perlindungan privasi secara efektif. Studi ini membahas metrik, model penting untuk mengukur efektivitas privasi, termasuk tingkat kebocoran privasi, pertukaran antara privasi dan utilitas model, dan ketahanan terhadap serangan seperti inversi model. Ini penting untuk memahami keseimbangan antara privasi dan kinerja dalam sistem Federated Learning. Hasil studi literatur menyimpulkan bahwa Federated Learning lebih unggul dibandingkan metode pembelajaran mesin tradisional dalam melindungi privasi pengguna dengan menjaga data tetap lokal dan hanya mengirimkan pembaruan model, sehingga mengurangi risiko pelanggaran data. Secara keseluruhan, studi literatur ini memberikan wawasan berharga tentang metodologi dan tantangan penerapan Pembelajaran Federasi untuk perlindungan privasi, serta menawarkan dasar untuk penelitian berikutnya dan aplikasi praktis di bidang keamanan data.]]>
Copyrights © 2026
