隐私安全计算之联邦学习
人工智能时代兴起，数据资源成为维持相关产业的基础原料，是否能够获取相关海量数据能力成为制约产业发展重要因素。然而，由于数据安全问题、竞争关系等因素，数据在各个行业甚至公司的内部以“数据孤岛”的形式存在，随着数据隐私安全问题突出，国家管控越来越严格，先后发布《网络安全法》等法律法规，在社会层面上，用户对个人隐私数据越发重视。以往科技巨头它们通过提供基于云的AI解决方案以及API，获取大量高质量的业务和个人数据模式，在未来发展中可能受到极大的限制。为此，研究如何在保护隐私和安全的前提下，解决数据孤岛问题实现数据共享需求越来越突出，隐私计算受到极大重视，联邦学习应运而生。
- 2021-12-30
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