...跨组织的数据进行学习并建立模型是困扰从业者的一大难题。 在现阶段，联邦学习技术被认为是这个问题的解决方法之一。未来的世界数据称王人类可能只是放大版的蚂蚁——未来简史科技的迅速发展，使得数据量猛增，人类进入大数据时代。为充分释放数据红利，必须利用合适的技术或算法，最大...
知识:机器学习,数据孤岛,服务器,隐私保护
...帮助大家理解、学习。此篇，我们来了解隐私计算技术架构的第三部分——联邦学习。近年来，从无人驾驶汽车，到 AlphaGo 击败顶尖的真人围棋手等等，AI 人工智能在科技领域的发展着实吸引了足够多人的眼球。然而，发展至今的 AI 人工智能仍面临两大现实问题：行业数据分散且收集困难，数据以孤岛...
知识:联邦,数据,区块链隐私,区块链
...，数据割裂、数据孤岛问题严重，AI建模的效能难以得到充分发挥。什么是联邦学习？兼顾AI应用与隐私保护的利器为解决这一问题，谷歌于2016年率先提出了基于个人终端设备的“联邦学习”（Federated Learning）概念及算法框架。作为一种加密的分布式机器学习技术, 联邦学习能够让参与各方在不披露底层...
知识:联邦,腾讯,建模,数据
...络传输协议之一，它的出现奠定了整个互联网时代数据通信的基础。现在，联邦学习领域的“HTTP协议”也诞生了！由同盾科技人工智能研究院自主研发的标准化联邦交互协议：FLEX（Federated?Learning EXchange）近日在全球最大的开源社区平台GitHub上开源，也在人工智能顶会NeurIPS的联邦学习研讨会SpicyFL 2020上...
知识:联邦,协议,数据,技术
...普华永道曾预测，到2030年，人工智能每年将为全球经济贡献16万亿美元。而联邦学习作为有可能大大改进人工智能的机器学习框架，有望为全球数字经济贡献更多的更智能的力量。联邦学习的背景随着大数据的进一步发展，重视数据隐私和安全已经成为了世界性的趋势。同时，大多数行业数据呈现数据...
知识:数据,联邦,用户,人工智能
...普华永道曾预测，到2030年，人工智能每年将为全球经济贡献16万亿美元。而联邦学习作为有可能大大改进人工智能的机器学习框架，有望为全球数字经济贡献更多的更智能的力量。联邦学习的背景随着大数据的进一步发展，重视数据隐私和安全已经成为了世界性的趋势。同时，大多数行业数据呈现数据...
知识:数据安全,机器学习
前 言上一篇我们讲述了人工智能，机器学习与联邦学习的关系。这篇我们将继续探索联邦学习方法的分类。联邦学习方法被分为横向联邦学习、纵向联邦学习和迁移联邦学习三类，适用于解决不同的实际问题。横向联邦学习在两个数据集的用户特征重叠较多而用户重叠较少的情况下，把数据集按照用户...
知识:联邦,用户,公钥,特征
8月25日，迁移学习和联邦学习领域的发起人杨强教授在SIGKDD·SDBD2020 第二届智能数据和区块链应用国际研讨会上带来他《用户隐私，数据孤岛和联邦学习》的专题分享。在人工智能向前发展的道路上，除了模型、算力、芯片性能等，若要机器真正做到靠近人类思维的水平，就需使用海量真实数据对机器...
知识:机器学习,数据隐私,开源
...融消费者个人隐私保护的日益重视，数据和信息安全也越来越受到关注。而联邦学习技术的出现将为解决数据隐私与数据共享的矛盾提供有效方案。百融云创作为国内头部金融科技应用平台，自2018年成立人工智能金融实验室以来，不断完善机器学习平台建设，积极探索联邦机器学习(FML)技术，通过去中...
知识:去中心化,金融科技,区块链,联邦
...数据的管控更为严格。目前，一种面向数据隐私保护的机器学习新算法——联邦学习，为金融行业人工智能技术的应用提供了一种新的机制和平台，有效打破隐私保护与数据使用的困局。联邦学习作为加密的分布式机器学习新范式，能够有效解决人工智能落地应用中的数据孤岛与数据隐私保护难题，在...
知识:数据,联邦,行业,机器
...同行业不同部门之间流动起来，同时让所有人能享受数据共享带来的利益。联邦学习（Federated Learning）最早是由谷歌在2016年提出，但它最早并不是专门用于人工智能中，原本是用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，使得在数据交换的时候也能保证信息安全和个人隐私，并在保证合规和安全...
知识:可信计算,联邦学习,冲量网络
摘要：对联邦学习作一个初步但尽量全面的介绍，着重介绍联邦学习方法的流变，解析落地应用中需要注意的质量与安全问题，并对相关应用场景提出针对性的建议。关键词：联邦学习；数据安全；多方安全计算；同态加密；模型安全；合规中图分类号：TP309.7? ?文献标识码：AFederated Learning: issues analysis...
知识:数据,联邦,模型,算法
...开放共享之间的平衡已成为制约应用大规模落地的最大掣肘。业界一般采用联邦学习技术解决问题。在满足数据隐私、安全及监管要求的前提下，它可让各企业独立的人工智能系统更加高效、准确地共同使用各自的数据进行模型训练及预测。虽联邦学习标榜企业主体间独立学习预测，但绝少不了企业主...
知识:智能合约,区块链,不可篡改,区块链账户
在上一期《冲量网络 | 联邦学习》中，我们介绍了联邦学习的基本组成与应用，并展望了联邦学习在人工智能、数据安全、互信写作等方面的特点及优势。但对于联邦学习的落地方案，其需要数据在传输过程中能实现实时的加密，这是整个联邦学习产生互信的基础，但是仅仅实现加密并不够，还需要针...
知识:区块链,区块链技术,算力,联邦
联邦学习作为人工智能的一个新分支，为机器学习的新时代打开了大门。在中国，数据保护的法规也在不断完善。例如，全国信息安全标准委员会先后于2017年12月和2020年3月发布了两版《信息安全技术个人信息安全规范》，对个人信息收集、储存、使用作出了明确规定。在当下的数字经济时代，对于数...
知识:金融科技,数据,联邦,人工智能