From 1bd1270276d98b161b56cee64efef00b32baa644 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Estom <yinkanglong@163.com>
Date: Sun, 29 Aug 2021 16:27:02 +0800
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E4=B8=AD=E6=9C=9F=E7=BB=93=E6=9D=9F?=
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+            ]
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+            ]
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+                "pdflatex",
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+            ]
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+            "xelatex",
+            "bibtex",
+            "xelatex",
+            "xelatex"
+            ]
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+    ],
+    "latex-workshop.latex.autoBuild.run":"never",
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+    ],
 }
\ No newline at end of file
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+
+\documentclass[11pt]{article}
+\usepackage{CJK}
+\usepackage[top=2cm, bottom=2cm, left=2cm, right=2cm]{geometry}
+\usepackage{algorithm}
+\usepackage{algorithmicx}
+\usepackage{algpseudocode}
+\usepackage{amsmath}
+
+\floatname{algorithm}{算法}
+\renewcommand{\algorithmicrequire}{\textbf{输入:}}
+\renewcommand{\algorithmicensure}{\textbf{输出:}}
+
+\begin{document}
+\begin{CJK*}{UTF8}{gkai}
+    \begin{algorithm}
+        \caption{用归并排序求逆序数}
+        \begin{algorithmic}[1] %每行显示行号
+            \Require $Array$数组，$n$数组大小
+            \Ensure 逆序数
+            \Function {MergerSort}{$Array, left, right$}
+                \State $result \gets 0$
+                \If {$left < right$}
+                    \State $middle \gets (left + right) / 2$
+                    \State $result \gets result +$ \Call{MergerSort}{$Array, left, middle$}
+                    \State $result \gets result +$ \Call{MergerSort}{$Array, middle, right$}
+                    \State $result \gets result +$ \Call{Merger}{$Array,left,middle,right$}
+                \EndIf
+                \State \Return{$result$}
+            \EndFunction
+            \State
+            \Function{Merger}{$Array, left, middle, right$}
+                \State $i\gets left$
+                \State $j\gets middle$
+                \State $k\gets 0$
+                \State $result \gets 0$
+                \While{$i<middle$ \textbf{and} $j<right$}
+                    \If{$Array[i]<Array[j]$}
+                        \State $B[k++]\gets Array[i++]$
+                    \Else
+                        \State $B[k++] \gets Array[j++]$
+                        \State $result \gets result + (middle - i)$
+                    \EndIf
+                \EndWhile
+                \While{$i<middle$}
+                    \State $B[k++] \gets Array[i++]$
+                \EndWhile
+                \While{$j<right$}
+                    \State $B[k++] \gets Array[j++]$
+                \EndWhile
+                \For{$i = 0 \to k-1$}
+                    \State $Array[left + i] \gets B[i]$
+                \EndFor
+                \State \Return{$result$}
+            \EndFunction
+        \end{algorithmic}
+    \end{algorithm}
+\end{CJK*}
+\end{document} 
\ No newline at end of file
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+++ b/Latex/algorithme_and_equation/zhongqi.tex
@@ -0,0 +1,173 @@
+
+\documentclass[11pt]{article}
+\usepackage{CJK}
+\usepackage[top=2cm, bottom=2cm, left=3cm, right=3cm]{geometry}
+\usepackage{algorithm}
+\usepackage{algorithmicx}
+\usepackage{algpseudocode}
+\usepackage{amsmath}
+
+\floatname{algorithm}{算法}
+\renewcommand{\algorithmicrequire}{\textbf{输入:}}
+\renewcommand{\algorithmicensure}{\textbf{输出:}}
+
+\begin{document}
+\begin{CJK*}{UTF8}{gkai}
+    $$
+    hello = f(x)
+    this is 
+    $$
+    \renewcommand{\thealgorithm}{1}  
+    \begin{algorithm}[H]  
+    \caption{联邦平均算法Fedavg}  
+    \begin{algorithmic}[1]%每行显示行号
+    \Require{$t,T,k,N,\eta,E,B, w_k^t,$} 
+    \Ensure {$w$} 
+        
+        \Function{ServerAggregate:}{}
+            \For{$t = 0, \cdots , T-1$} 
+                \State select $S_t$ from $K$ device\
+                \State send $w^t$ to device 
+                \For{client $k\in S_t$}
+                    \State $w^k_{t+1} \gets $ ClientUpdate($k,w_t$)
+                \EndFor
+                \State $w_{t+1} \gets \frac{1}{N}\sum_{k=1}^N w_{t+1}^k$
+            \EndFor
+        \EndFunction
+
+        \Function{ClientUpdate:}{$k,w_t$}
+            \State $w_t^k \gets w_t$
+            \For{epoch i from $1 to E$} 
+                \For{batch $b \in B$}
+                    \State $w_t^k \gets w_t^k - \eta\nabla l(w_t^k,b)$
+                \EndFor
+            \EndFor
+        \EndFunction
+
+        \State return $w_{t}^k$;
+    \end{algorithmic}  
+    \end{algorithm}
+
+    \begin{algorithm}[H]  
+        \caption{模型无关的元学习算法MAML}  
+        \begin{algorithmic}[1]%每行显示行号
+        \Require{$p(T):$distribution over task} 
+        \Ensure {$\alpha,\beta:$step size hyperparameters} 
+            \State Randomly initialize $\theta$
+                \While{not done} 
+                    \State Sample batch of task $T_i\sim p(T)$
+                    \For{all $T_i$}
+                        \State Evalute $\nabla L_{T_i}(f_\theta)$ respect to $K$ example
+                        \State Compute adpated parameters with gradient descent
+                        \State $\theta_i' = \theta-\alpha\nabla_\theta L_{T_i}(f_\theta)$
+                    \EndFor
+                    \State Update $\theta \gets \theta-\beta\nabla_\theta\sum_{T_i\sim p_i}L_{T_i}(f_{\theta_i'})$
+                \EndWhile
+        \end{algorithmic}  
+    \end{algorithm}
+
+    \begin{algorithm}[H]  
+        \caption{基于贡献度和元学习的联邦学习算法}  
+        \begin{algorithmic}[1]%每行显示行号
+        \Require{$t,T,k,N,\eta,E,B, w_k^t,$} 
+        \Ensure {$w$} 
+        
+        \Function{ServerAggregate:}{}
+            \For{$t = 0, \cdots , T-1$} 
+                \State select $S_t$ from $K$ device\
+                \State send $w^t$ to device 
+                \For{client $k\in S_t$}
+                    \State $w^k_{t+1} \gets $ ClientUpdate($k,w_t$)
+                \EndFor
+                \State $w_{t+1} \gets \sum_{k=1}^N C_k w_{t+1}^k$
+            \EndFor
+        \EndFunction
+
+        \Function{ClientUpdate:}{$k,w_t$}
+            \State $w_t^k \gets w_t$
+            \For{epoch i from $1 to E$} 
+                \State $\tilde{w_t^k} \gets w_t^k - \alpha\nabla_w l(w_t^k,D_{support})$
+            \EndFor
+            \State $w_{t+1}^k \gets w_t^k-\beta \nabla_w l(\tilde{w_t^k},D_{query})$
+        \EndFunction
+
+        \State return $w_{t+1}^k$;
+    \end{algorithmic}  
+    \end{algorithm}
+
+        
+    \begin{algorithm}[H]  
+        \caption{基于差分隐私的联邦学习算法}  
+        \begin{algorithmic}[1]%每行显示行号
+        \Require{$t,T,k,N,\alpha,,E epoch,B batch, w_k^t,C$} 
+        \Ensure {$w_{t+1}^k$} 
+        
+        \Function{ServerAggregate:}{}
+            \For{$t = 0, \cdots , T-1$} 
+                \State select $S_t$ from $K$ device\
+                \State send $w^t$ to device 
+                \For{client $k\in S_t$}
+                    \State $w^k_{t+1} \gets $ ClientUpdate($k,w_t$)
+                \EndFor
+                \State $w_{t+1} \gets \sum_{k=1}^N C_k w_{t+1}^k$
+            \EndFor
+        \EndFunction    
+        \Function{ClientUpdate:}{$k,w_t$}
+            \State $w_t^k \gets w_t$
+            
+            \For{epoch i from $1 to E$} 
+                \State Compute gradient $g_t^k(w) \gets \nabla_w l(w_t^k,D)$
+                \State Clip gradient $\overline{g_t^k}(w) \gets g_t^k(w)/max(1,\frac{||g_t^k(w)||_2}{C})$
+                \State Add noise $\tilde{g_t^k}(w)\gets (\overline{g_t^k}(w)+N(0,\sigma^2C^2))$
+                \State Descent $w_t^k \gets w_t^k-\alpha \tilde{g_t^k}(w_t^k)$
+            \EndFor
+            \State $w_{t+1}^k\gets w_t^k$
+            \State return $w_{t+1}^k$;
+        \EndFunction
+        
+    \end{algorithmic}  
+    \end{algorithm}
+    \begin{algorithm}
+        \caption{用归并排序求逆序数}
+        \begin{algorithmic}[1] %每行显示行号
+            \Require $Array$数组，$n$数组大小
+            \Ensure 逆序数
+            \Function {MergerSort}{$Array, left, right$}
+                \State $result \gets 0$
+                \If {$left < right$}
+                    \State $middle \gets (left + right) / 2$
+                    \State $result \gets result +$ \Call{MergerSort}{$Array, left, middle$}
+                    \State $result \gets result +$ \Call{MergerSort}{$Array, middle, right$}
+                    \State $result \gets result +$ \Call{Merger}{$Array,left,middle,right$}
+                \EndIf
+                \State \Return{$result$}
+            \EndFunction
+            \State
+            \Function{Merger}{$Array, left, middle, right$}
+                \State $i\gets left$
+                \State $j\gets middle$
+                \State $k\gets 0$
+                \State $result \gets 0$
+                \While{$i<middle$ \textbf{and} $j<right$}
+                    \If{$Array[i]<Array[j]$}
+                        \State $B[k++]\gets Array[i++]$
+                    \Else
+                        \State $B[k++] \gets Array[j++]$
+                        \State $result \gets result + (middle - i)$
+                    \EndIf
+                \EndWhile
+                \While{$i<middle$}
+                    \State $B[k++] \gets Array[i++]$
+                \EndWhile
+                \While{$j<right$}
+                    \State $B[k++] \gets Array[j++]$
+                \EndWhile
+                \For{$i = 0 \to k-1$}
+                    \State $Array[left + i] \gets B[i]$
+                \EndFor
+                \State \Return{$result$}
+            \EndFunction
+        \end{algorithmic}
+    \end{algorithm}
+\end{CJK*}
+\end{document} 
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--- a/工作日志/2021年8月24日-今日计划.md
+++ b/工作日志/2021年8月24日-今日计划.md
@@ -2,16 +2,16 @@
 
 今天（周二）
 
-* [ ] 阅读他人的中期报告、完成中期报告的架构工作，想好每一部分些什么。
-* [ ] 阅读自己的开题报告、毕业设计、工作规划。补充每一部分已经完成的成果。
+* [x] 阅读他人的中期报告、完成中期报告的架构工作，想好每一部分些什么。
+* [x] 阅读自己的开题报告、毕业设计、工作规划。补充每一部分已经完成的成果。
 
 
 明天（周三）
 
-
-* [ ] 查阅相关的算法、技术。对报告内容进行完善。包括完成算法的描述、公式的输入输出和论证、技术的描述（参考学弟的论文）
-* [ ] 查阅软件设计绘图的资料。画完所有系统图、技术图。设计好系统和技术。
-
+* [x] 第一轮，填充内容。复制相关的资料、自己的文档，根据其他人中期报告的句式进行修改。
+* [ ] 第二轮，公式、图片、算法输入完成。查阅相关的算法、技术。对报告内容进行完善。包括完成算法的描述、公式的输入输出和论证、技术的描述。查阅软件设计绘图的资料。画完所有系统图、技术图。设计好系统和技术。
+* [ ] 第三轮，添加文献引用。
+* [ ] 第四轮，修改格式。（将当前的问下，分解成两个自文献——中期报告和毕设论文。）
 
 
 
diff --git a/工作日志/2021年8月27日-中期答辩ppt.md b/工作日志/2021年8月27日-中期答辩ppt.md
new file mode 100644
index 00000000..757e38ea
--- /dev/null
+++ b/工作日志/2021年8月27日-中期答辩ppt.md
@@ -0,0 +1,99 @@
+PPT的章节
+
+# 论文研究计划
+
+## 选题背景——提出基于联邦学习的恶意软件检测，解决需求
+
+## 选题背景——存在的问题。在应用过程中存在问题。选题意义——能干嘛？解决问题被。解决问题后能有什么美好的未来。
+
+## 研究目标——解决应用过程中存在的问题。目标是啥？解决问题呗？量化的解决问题。
+
+## 研究内容——通过什么方法+什么技术实现研究目标。
+
+## 研究计划——论文研究计划和完成情况
+
+
+# 已完成的工作
+
+
+
+## 国内外研究现状分析
+
+* 恶意软件的研究现状
+* 联邦学习应用过程的研究现状
+
+## 理论基础研究
+
+* 联邦学习的理论
+* 元学习的理论
+* 差分隐私的理论
+* 非独立同分布的理论
+
+## 剩下的已完成的工作（人为加一页PPT强制分开）
+
+* 实现了基于贡献度和元学习的联邦学习框架
+* 建立了基于差分隐私的联邦学习框架
+* 实验。验证和部分和实验结果的处理
+* 完成了系统的设计和系统的部分构件
+
+# 关键技术和难点
+
+
+## 数据预处理技术
+
+* 恶意软件特征提取
+* 数据非独立同分布的划分
+
+
+
+
+
+## 基于贡献度和元学习的联邦学习框架
+* 非独立同分布衡量
+* 贡献度计算
+* 联邦元学习算法
+
+## 基于差分隐私的联邦学习框架
+
+* 威胁模型
+* 隐私保护算法
+* 隐私计算和实验验证
+
+## 实验结果
+
+## 基于微服务技术的联邦学习系统
+
+
+
+# 下一阶段的计划
+
+## 存在的问题
+
+## 问题的解决方案
+
+
+## 时间安排
+
+
+# 第二版修改意见。
+1. 将有效内容压缩到15页PPT。总共包括五部分，每一部分两分钟
+   1. 开始3页
+   2. 数据处理 3页
+   3. 算法1 3页
+   4. 算法2 3页
+   5. 系统 3页
+   6. 结尾 1页
+
+
+2. 为什么、是什么。关键要讲清楚自己的思路，这么做思考的过程，让别人觉得你这样做很合理。
+   1. 为什么提出这样的观点。（服务器端的调整，让他们有共同的方向。客户端的调整，让他们具有更强的泛化性，突出元学习强调各个任务的泛化性）
+   2. 这个观点是什么。（如何计算得到弹性权重，如何将元学习融入到联邦学习中呢）
+   3. 这样做能产生什么样的效果。（这样做产生的效果，弹性圈中，会导致，与大方向相同的权重获得更多的计算效果）
+   4. 通过实验验证这么做的效果。（讲述一下自己复现的别人的算法，每个算法的优缺点，以及实验的设置和实验效果）
+
+> 对于差分隐私部分也是如此。
+3. 系统设计上。也是如此。我们考虑到联邦学习落地困难的原因：
+   1. 客户端服务器的协商机制，如何建立通信链接
+   2. 客户端动态参与机制。能够弹性的实现加入与退出，实现服务注册与发现。
+   3. 考虑面对新的训练业务应用场景，提供可扩展化的模块。
+
diff --git a/工作日志/2021年8月29日-今日计划.md b/工作日志/2021年8月29日-今日计划.md
new file mode 100644
index 00000000..e69de29b
diff --git a/工作日志/毕业设计.md b/工作日志/毕业设计.md
index cd31c332..5bff3694 100644
--- a/工作日志/毕业设计.md
+++ b/工作日志/毕业设计.md
@@ -36,13 +36,22 @@
 
 > 这里应该是本次研究对比的对象。
 
+#### 恶意软件检测方法的研究现状
+
+#### 联邦学习的研究现状
+
+* 联邦学习与非独立同分布问题
+* 联邦学习与隐私保护问题
+* 联邦学习系统构建
+
+
 1. 恶意软件检测的机器学习和联邦学习方案。
 2. 当前解决恶意软件数据隐私保护问题的方案——传统的数据隐私保护方法的研究（差分隐私、数据加密）
 3. 当前解决恶意软件数据无标签问题的方案——恶意软件检测与半监督学习的方案（sephew、基准分类器）
 4. 当前解决恶意软件数据非独立同分布问题的方案——现有的非独立同分布数据方案（prox？）
 5. 联邦学习的隐私保护、半监督学习、非独立同分布等开放问题的解决方案。
 
-### 对比基线
+#### 对比基线
 1. 恶意软件检测的机器学习和深度学习研究方案（第一层：针对恶意软件检测**领域**对比）
 1. 恶意软件检测中数据扩展+隐私保护的研究方案（第二层：针对数据扩展和隐私保护等**需求**的对比）
 2. 联邦学习的隐私保护、非独立同分布等开放问题的研究方案（第三层：针对隐私泄露问题、非独立同分布**问题**的对比）
@@ -64,20 +73,24 @@
 
 ## 第二章：理论基础和相关技术
 
-### 1 恶意软件检测原理
+### 1 
+
+
+### 2 数据预处理
+
+#### 恶意软件特征去提取
 
 > 恶意软件主要分类、恶意软件主要分类的依据和数学表示（接口、行为？）、恶意软件主要的检测方法利用到的原理。
-
-
-### 2 恶意软件特征提取技术
+> 哪些内容能够表现恶意软件
 
 > 特征提取技术，特征降维方法。动静态特征的提取方法。
 
-
 * 静态特征的提取
 * 动态特征的提取
 * 特征降维方法
 
+#### 
+
 ### 3 联邦学习
 
 > 联邦学习的基础原理。联邦学习的实现方案。联邦学习的分类和数学表示。联邦学习中的开放问题。