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。

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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。

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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。

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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。

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Cape Privacy——基于加密机器学习的多方数据协作与隐私保护方案

欧盟2018 年 5 月 25 日正式颁布《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation，GDPR）。距离现今已经实施接近三年，先后多张巨额的企业罚单相继被开出。根据GDPR的执法跟踪网站相关统计，截至当前，欧盟成员国从2018年共开出616件罚单，共罚款约2.79亿欧元[3]。其中具有代表性是谷歌罚款事件，其备受关注——作为一家大型国际互联网公司，谷歌却陆续被欧盟的两个国家罚款：2019年1月被法国处罚5000万欧元，原因是执法方认为谷歌的隐私条款未充分体现GDPR公开透明和清晰原则；2020年3月被瑞典处罚700万欧元，原因是谷歌未充分履行GDPR赋予用户的数据“遗忘权”。

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联邦学习（FederatedLearning）与金融实践

在大数据和人工智能时代，数据被喻为“黄金”和“石油”越来越被重视。各行业数字化转型的核心要点之一是数据智能技术的应用，而其基础在于海量、多维数据的汇总、加工和算法模型训练。这一过程中同时带来的则是数据安全和隐私问题——大量带有客户、产品和交易信息的敏感数据容易产生法律、合规问题，亦频繁出现数据的不合法泄露问题。

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新一代联邦学习技术及应用实战

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孤岛现象，如何在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的前提下，进行跨组织的数据合作是困扰人工智能从业者的一大难题。而“联邦学习”将成为解决这一行业性难题的关键技术。今天会和大家分享下微众银行主导的新一代联邦学习技术及应用，而 FATE 则是联邦学习落地的一个工业级开源平台。

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安全的纵向联邦学习框架

快速安全的联邦学习框架实现的过程中，需要两个条件：第一是确保通信的安全，即此框架在通信过程中不会被其它的系统所攻击，如果整个通信过程被其它系统所攻击，这可能也是现在很多联邦学习所要面临的挑战。第二是需要一个可信赖的第三方来进行调度（也即coordinator的角色）。

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