联邦学习应用安全研究报告(2023年)

在追求数据要素高效高质流通的当下,“数据孤岛”现象无疑是数据要素市场化建设进程中的障碍,于是“原始数据不出域,数据可用不可见”的新范式被提出,联邦学习也作为能够实现该范式的代表技术之一,得到了快速的发展。联邦学习技术可避免原始数据流出本地,转而通过“本地存储 + 分布式学习”的联合机器学习建模方式完成多方数据价值的释放,很好地解决了数据流通与数据安全之间的矛盾。

  • 2024-02-02
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