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联邦学习技术在金融领域的研究与应用

近年来,人工智能技术处于高速发展期。然而,随着人工智能技术发展进入深水区,出现了越来越多的壁垒和难题,数据孤岛就是其中之一。在实际的应用落地场景中,很难实现企业与企业之间的数据共享,即使在同一个企业中,不同部门之间的数据共享也十分困难。因此,往往只有少数的大型互联网公司才拥有真正的「大数据」,大多数小微企业和中小型企业面临着数据量小、数据维度稀少等问题,这些问题严重制约着人工智能技术的发展。

  • 2022-01-20
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联邦学习与安全多方计算

联邦学习在2016年由谷歌提出,因为Google有安卓系统,需要解决多个安卓设备的分布式建模问题。其中,主要是针对输入法的建模,比如客户在安卓输入法中输入单词“what”,或许他可能想继续输入“do you think”,Google输入法如果能自动联想出来,用户体验就会变得比较好,但是自动联想功能需要大量的用户数据才能学习出来,怎么获得这些用户数据呢?

  • 2022-01-21
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联邦学习中基于隐私集合求交(PSI)的样本对齐

横向联邦学习(Horizontal Federated Learning)[1][2]也称按样本划分的联邦学习,可以应用于联邦学习各参与方的数据集有重叠的特征空间和不同的数据样本的场景。举例来说,两个地区的通信运营商在各地有自己的用户群体,他们之间的用户交集非常小,因此他们的数据集中有不同的样本ID,但他们的业务非常相似,因此他们之间的特征空间是相同的。联合进行横向联邦学习可以更好的构建套餐推荐等模型。

  • 2022-01-21
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隐私立法时代联邦学习在商业银行的应用

随着数字化时代的来临,大数据、人工智能等精尖技术进入了高速发展阶段。然而,对一些行业而言,存在数据样本量少、特征少、标注信息缺失、数据质量差等问题,同时由于相同行业不同企业间的竞争以及同一企业中不同业务条线、业务系统间的阻隔性等情况,难以实现有效的数据信息交流与整合,易造成“数据孤岛”现象,这使大数据、人工智能相关技术难以发挥出预期的应用效果。

  • 2022-01-21
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vivo联邦学习应用与实践

2016年,Google在《Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency》论文中,首先提出“联邦学习”(Federated Learning)的概念,该方法能够联合分布于多个移动终端上的数据,实现云端模型的训练。联邦学习的核心,在于模型中心化,数据去中心化。其目的是保护用户隐私与数据安全。

  • 2022-01-21
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B2B的纵向联邦学习深度模型方案

随着人工智能进入以深度学习为主导的大数据时代,基于大数据的机器学习在推动AI蓬勃发展的同时,也带来了一些数据隐私泄露的安全隐患。近年来国内外在逐步加强对数据隐私的保护,例如欧盟最近引入的新法案《通用数据保护条例》(GDPR),我国国家互联网信息办公室起草的《数据安全管理办法(征求意见稿)》等,使跨企业和组织的数据合作越来越困难。

  • 2022-01-20
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隐私计算的技术流派与标准

近日,零壹财经推出国内首个系统研究隐私计算在金融领域应用的报告《开启新纪元:隐私计算在金融领域应用发展报告(2021)》,从隐私计算落地最为密集的金融业开始,展示隐私计算发展中真实而鲜活的产业生态,让产业实践者们被看见、被发现。本报告研究机构为零壹财经·零壹智库,联合发布单位为中国科技体制改革研究会数字经济发展研究小组、深圳市信用促进会、横琴数链数字金融研究院,同时得到了同盾科技、星云clustar、瑞莱智慧、金智塔科技和天冕科技的研究支持。

  • 2022-01-21
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隐私保护视角下联邦学习的「前世今生」

联邦学习(Federated Learning)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。自发展以来,其定义早已超过了早期提出范围,以至于现在只要出于隐私保护目的的多方机器学习都将其归属于「联邦学习」这一范畴。也有人对「联邦学习」这一名称提出异议,本文从实际应用的角度重新梳理了「联邦学习」的前世今生,希望能为读者提供一个新的联邦学习研究视角。

  • 2022-01-21
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