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【博取款心融秒到账】联邦学习新时代即将到来?同盾科技FLEX协议开源

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  • 发布日期:2021-07-12
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您知道 12 月 23 日的超文本传输​​协议 HTTP 吗?作为互联网上应用最广泛的网络传输协议之一,它的出现为整个互联网时代的数据通信奠定了基础。现在,联邦学习领域的“HTTP”也诞生了!同盾人工智能研究院自主研发的标准化联邦交互协议:FLEXFederatedLearningEXchange近日在全球最大的开源社区平台GitHub上开源,并在顶级人工智能会议NeurIPS的联邦学习研讨会SpicyFL2020上首次公布。

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联邦学习的发展即将开启新的篇章。联邦学习系统众多,急需更广阔的空间打通“你见过联邦学习吗?最近有哪些新技术发展!”这大概是人工智能从业者常谈的一句话。

在他们嘴里。?????????????????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????????????????????????????? ?????????????????????????????????????????????????????? ???作为时下最热门的数据安全技术之一,联邦学习已经进入了银行、证券、保险、医疗、政务、城管等各种应用场景。这有着深刻的时代背景。社会进入互联网时代以来,企业生产、管理、运营流程的数字化在诸多行业逐渐实现,数据的积累和数据价值的挖掘成为当前关注的焦点。

除了利用自身积累的数据资源,利用其他企业和其他行业的宝贵数据自然成为解决问题的方法之一。米。相应地,如何保证数据在使用过程中的安全,确保个人隐私不被泄露,禁止未经授权的数据被不当传播、存储和使用,成为一个难题。

联邦学习被认为是解决这个问题的优秀技术。联邦学习的本质是一种分布式机器学习技术,可以在多个分散的边缘设备或服务器上训练算法,而无需交换数据样本。

为了实现基于数据“可用但不可见”的安全联合建模的作用。2017年,谷歌AI在一篇关于联合学习的博文中首次引入了“联邦学习”的概念:无需集中训练数据的协同机器学习。2019年,谷歌实现了第一个产品级的联邦学习系统,主要针对C端运行在手机上的联邦平均算法和分析。在中国,科学。

以同盾科技知识联邦体系为代表的ic和科技力量也正在如火如荼地进行B端联邦学习技术的研究和应用,并升级为高级联邦学习,致力于最终创造一个可靠的AI3。,帮助中国率先实现下一代人工智能的突破。

随着越来越多的机构投身于联邦学习领域,除了带来技术上的飞跃,联邦之间也出现了山顶化和系统碎片化的趋势。联邦学习技术的初衷是打破数据孤岛。诞生了,但现在可能带来了新的“孤岛”现象,那么有没有办法打通这么多不同的联邦学习技术架构和应用系统,让联邦能够在更广阔的领土和空间尺度上扩展呢? ?同盾科技。

最近开源的 FLEX 协议为这个宏伟的愿景提供了解决方案。FLEX 是开源的,打破了系统孤岛。“目前市场上各家公司开发的联邦学习产品与实际应用不兼容,这在产品上造成了新的数据孤岛和系统孤岛。”同盾科技合伙人,人工智能 在谈到开源 FLEX 的初衷时,研究院院长李小林教授表示,他还在 NeurIPS-SpicyFL2020 研讨会圆桌论坛上宣布了 FLEX 的开源。

不仅打破了数据孤岛,也打破了系统孤岛。我是。希望未来联邦学习技术能够真正成为数据价值互联的桥梁和纽带。

这需要一套标准化的联合协议来定义技术交互过程。我们的 FLEX 协议就是这样做的。

FLEXFederatedLearningEXchange,FLEX 是一个集合。f 同盾人工智能研究院为知识联合系统创建的标准化联邦协议。

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它规定了联邦过程中参与者之间数据交换的顺序,以及交换前后使用的数据加密和解密方法。只要参与方能够遵守这些协议,他们就可以安全地加入联邦以提供数据或使用联邦服务。

FLEX协议主要包括两层: 1、应用协议:这一层协议面向联邦算法,为联邦算法的多方数据交换提供应用支持。该协议将规定多方之间数据交换的顺序和使用的具体密码算法。

联邦过程中使用的通信协议也将在这里封装。2.公共组件:是上层ap的基本密码算法和安全协议。

ication 协议依赖,例如同态加密。秘密共享等在整个FLEX协议中,对基础设施、通信和安全三个方面进行了详细的阐述和约定。适用于跨特征、跨样本、迁移联邦学习三种场景下的多种不同算法,对联邦学习技术有清晰的认识。

在此过程中,对联邦共享、联邦预处理、联邦计算、联邦训练、联邦预测、公共组件和联邦安全的过程进行了解释和约定。它是目前第一个开源且完全定义的标准化联邦协议。同盾科技FLEX协议的开发和开源,为联邦学习技术的开发和应用奠定了更好的基础。通过 FLEX 协议,各个大学、研究机构、企业和个人都可以进行 fu。

她对联邦学习技术的开发和安全性进行研究和验证,促进联邦应用在不同行业的更快实施。例如,在智能金融领域,FLEX定义的联邦技术可以应用于反欺诈、反洗钱、智能风控、用户画像挖掘、智能交叉营销等场景,帮助金融机构获得通过内部各个部门的数据价值,更好地利用它们。�不同外部数据源的价值。

在智慧政务领域,政府部门不同委局的数据将能够在统一的联邦平台上开放,为政府管理和人民生活提供更好的支持和保障。在智慧医疗领域,不同医院的就医数据和病历信息可以通过联邦模式共享,方便医疗。发展医学研究和人民医疗。

目前,同盾科技的 FLEX 协议已经在 GitHub 上开源,后续会逐步完善和更新。李小林教授对 FLEX 协议充满期待:“我们欢迎并希望业界研究 FLEX 协议的使用,也希望更多对联邦学习技术感兴趣的人能够参与到技术的讨论和优化中来。这是我们的开源协议。意义。

”编辑:李骥。


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