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    如何利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)價(jià)值共享?同盾科技發(fā)布最新研究成果

    隨著社會(huì)各界對(duì)于個(gè)人隱私保護(hù)的日益重視,數(shù)據(jù)和信息安全已經(jīng)成為數(shù)字和智能時(shí)代重要的信任基石,而以機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)為代表的需要依靠海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器的人工智能模式,可能也需要進(jìn)一步革命,因?yàn)楹芏囝I(lǐng)域?qū)嶋H上并沒有海量的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ),而且隨著數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的日益強(qiáng)化,效率與安全之間的矛盾也日益凸顯。

    聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)為業(yè)界提供了全新的發(fā)展思路。

    聯(lián)邦學(xué)習(xí)是在用戶數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的前提下,通過去中心化協(xié)作的方式,進(jìn)行多方數(shù)據(jù)融合與機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成的理論技術(shù)。巧妙的化解了多個(gè)主體、多數(shù)據(jù)源、不同特征維度之間聯(lián)合建模的問題,解決行業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)隱私與數(shù)據(jù)共享的矛盾,使得企業(yè)各方在保護(hù)彼此數(shù)據(jù)隱私的前提下實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)和地域的共創(chuàng)價(jià)值,各取所需。

    同盾敏銳地觀察到聯(lián)邦學(xué)習(xí)的獨(dú)特能力,針對(duì)這種數(shù)據(jù)隱私問題,可以利用聯(lián)邦的思想,將銀行、信貸公司、消費(fèi)金融公司、P2P平臺(tái)等金融企業(yè)全都納入聯(lián)邦框架中,以實(shí)現(xiàn)價(jià)值的共享。

    近日同盾科技人工智能研究院深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室發(fā)布了最新研究成果:“面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的加密神經(jīng)網(wǎng)路”。該研究成果可以用于解決多頭借貸難題,并能保障參與方的數(shù)據(jù)隱私。

    如何利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)價(jià)值共享?同盾科技發(fā)布最新研究成果

    聯(lián)邦學(xué)習(xí)目的是通過多個(gè)參與方協(xié)作,共同訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,同時(shí)還要能保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。目前聯(lián)邦學(xué)習(xí)主要存在如下兩個(gè)方面的問題:

    1) 在訓(xùn)練過程中盡管沒有傳輸客戶數(shù)據(jù),一定程度上保證了用戶隱私。但是梯度信息仍然可能會(huì)泄露用戶隱私。

    2) 聯(lián)邦需要傳輸?shù)哪P吞荻葦?shù)據(jù)量非常大,在參與方和第三方通信過程中需要耗費(fèi)較長(zhǎng)時(shí)間。

    為了解決上述問題,研究人員提出了一種基于加密神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法,既可以保護(hù)用戶的數(shù)據(jù)隱私,又可以壓縮模型數(shù)據(jù),加快聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)程。

    加密神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如下圖所示)主要包含兩部分:加密網(wǎng)絡(luò)和解密網(wǎng)絡(luò)。其中加密網(wǎng)絡(luò)部署在參與方,輸入為每個(gè)參與方生成的梯度信息,輸出加密數(shù)據(jù)。解密網(wǎng)絡(luò)部署在第三方服務(wù)器上,輸入為各參與方產(chǎn)生的加密數(shù)據(jù),輸出為重構(gòu)的梯度更新。

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    因?yàn)椋谡麄€(gè)傳輸過程中只傳輸加密后的梯度信息,而且第三方的解碼器只能重構(gòu)出整體的梯度更新而不能重構(gòu)出單個(gè)參與方的梯度信息。因此即可以保證參與方的梯度信息在傳輸中是安全的,又可以保證參與方信息對(duì)第三方服務(wù)器也是私密的。

    加密神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在本質(zhì)上同時(shí)實(shí)現(xiàn)了安全多方計(jì)算和同態(tài)加密的功能,該方法可以有效解決多頭借貸問題。借貸數(shù)據(jù)可以通過加密神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算,這樣在傳輸過程甚至是第三方機(jī)構(gòu)中都不會(huì)有可復(fù)原的數(shù)據(jù)出現(xiàn),進(jìn)而有效規(guī)避了隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

    作為國(guó)內(nèi)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的先驅(qū),同盾科技致力于基礎(chǔ)理論、算法和平臺(tái)的創(chuàng)新研究、產(chǎn)品及服務(wù)的研發(fā)落地,推出有落地場(chǎng)景支撐的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)及開放平臺(tái),在人工智能研究院的大力推動(dòng)下,同盾科技聯(lián)邦學(xué)習(xí)正在加速產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程,一些基于理論的美好猜想,正漸漸閃爍讓人興奮的曙光。

    極客網(wǎng)企業(yè)會(huì)員

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    2019-09-30
    如何利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)價(jià)值共享?同盾科技發(fā)布最新研究成果
    隨著社會(huì)各界對(duì)于個(gè)人隱私保護(hù)的日益重視,數(shù)據(jù)和信息安全已經(jīng)成為數(shù)字和智能時(shí)代重要的信任基石,而以機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)為代表的需要依靠海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器的人工智能模式

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