【隐藏任务】拆分学习 Layer-wise LDP（LLDP）算法实现，基于 Yahoo Answers 数据集和 Criteo 数据集封装 #55
Description
任务介绍
- 任务名称：拆分学习攻防算法实现
- 技术方向：Federated Learning/Split Learning
- 任务难度：挑战🌟🌟🌟
详细要求
结合 SLModel 实现基于 Yahoo Answers 数据集和 Criteo 数据集完成拆分学习 Layer-wise LDP（LLDP）算法实现，进行封装实验和实验报告。
- 安全性：尽量少 reveal
- 功能性：可完整实现某个拆分学习攻防算法的全流程
- 收敛性：包含 simulator 跑出的实验数据并且证明攻击/防御效果
- 代码规范：Python 代码需要使用 black+isort 进行格式化（流水线包含代码规范检查卡点）
- 提交说明：关联该 issue 并提交代码至 https://github.com/secretflow/secretflow/tree/main/examples/security
能力要求
- 网空项目-拆分学习攻防参与同学