1. 本文介绍了一种隐私保护的分散式联邦学习方法，可以在时间变化的通信图上进行。
2. 该方法使用差分隐私技术来保护参与者的数据隐私，并通过加密和解密技术来确保模型参数的安全传输。
3. 实验结果表明，该方法在保护数据隐私的同时，也能够取得较好的模型训练效果。
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