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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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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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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(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。

  • 2022-01-21
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浅析同态加密及其应用场景

同态加密(英语:Homomorphic encryption)是一种加密形式,它允许人们对密文进行特定形式的代数运算得到仍然是加密的结果,将其解密所得到的结果与对明文进行同样的运算结果一样。换言之,这项技术令人们可以在加密的数据中进行诸如检索、比较等操作,得出正确的结果,而在整个处理过程中无需对数据进行解密。其意义在于,真正从根本上解决将数据及其操作委托给第三方时的保密问题,例如对于各种云计算的应用。

  • 2022-01-21
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基于隐私保护计算的金融科技创新探索

数据隐私保护,是指对企业敏感的数据进行保护的措施。数据隐私保护可以通过数字水印进行版权信息识别,可以通过数据脱敏实现技术上的变形处理。

  • 2022-01-21
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基于隐私保护计算的医学研究应用

在2000年以后,出于应用上的需求,又开始开辟新的思路,如差分隐私,简单说像原始数据去可控的加入噪声,让个体的隐私得到保护,同时对最终的计算结果影响可控。另外一条路是2013年英特尔提出了基于SGX的可信执行环境技术,在硬件层面提供了一种数据可用不可见的机制,在2016年,Google把分布式机器学习拓展到隐私保护领域,提出了联邦学习的概念,最开始是用大量的手机终端来训练输入法的模型,后来融合联邦学习和密码学,安全性进一步得到一定的提升。

  • 2022-01-21
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基于区块链和多方安全计算技术的联合征信应用

当前数字经济时代,金融行业迎来了数字化转型的重要战略机遇期。作为发展数字金融的两驾马车,产业数字金融方兴未艾,前景广阔,消费数字金融依托互联网经济塑造的消费生态体系,已深度融入到居民的日常生活中。然而,从业务实践来看,消费数字金融仍存在一些问题待解决,其中由于信息不对称所导致的多头借贷和过度授信问题,不仅增加了各金融机构所面临的信用风险,而且由于金融风险的传导性和复杂性,会给我国金融体系的稳定带来一定的挑战。

  • 2022-01-21
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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密码应用与安全性评估—解决方案

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医疗健康大数据洞察报告:2025年医疗健康领域非全日制博士申请者画像

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智能体与传播应用研究报告

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