关于深度学习:Sophon联邦学习让数据发挥真正的价值

6次阅读

共计 1472 个字符,预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。

安全事件频发,各国相继出台数据安全和隐衷爱护条例

早在 2018 年 3 月 17 日,Facebook 就曾被爆出数据泄露事件,8700 万 Facebook 用户信息被泄露给数据分析公司 Cambridge Analytica 利用,违反了用户对于平台的信赖,造成公司市值在 19、20 日两日总计蒸发 500 亿美元。

同年 5 月,欧洲联盟出台了《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulation,简称 GDPR),对于波及收集、传输、保留及解决成员国个人信息的机构和组织提出了束缚措施。

2021 年,《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》也于 6 月和 8 月相继公布,标记着我国在数据安全合规畛域有法可依,集体的信息将在法律监管根据下失去更加全面的爱护。

面对数据孤岛和数据保护条例,联邦学习技术来破局

法律法规的出台,并非意味着对数据的流通和企业间单干的禁锢,而是为数据因素市场提供更加通明、有序和平安的环境。

数据只有流动起来才会产生价值。就在前不久,上海数据交易所的成立为数据的流通带来新的模式和活力,企业能够对合规的数据产品进行挂牌和交易,从而爆发数据价值。星环科技作为上海数据交易所的首批签约数商,提供了蕴含联邦学习等工具集,反对数据流通服务。联邦学习是一种机器学习的框架,可能无效帮忙多个机构或合作方在满足用户数据隐衷爱护、数据安全及政府法规的要求下,进行平安合规的数据应用和机器学习建模,从而解决明文数据无奈出域、联结查问老本高、建模样本少、标签少、模型精度因为样本品质难以晋升等问题。

星环科技推出的 Sophon FL 联邦学习平台底层为分布式架构,应用差分隐衷、同态加密、不经意传输和可信计算等隐衷爱护机技术,达到数据不动模型动、数据可用不可见的成果。

Sophon FL 反对对各方数据进行横向联邦学习(实用于特色趋同但样本不同的样本互补型企业)、纵向联邦学习(实用于样本趋同但特色不同的特色互补型企业)和迁徙学习(实用于样本和特色均不趋同的企业)。可视化界面操作便捷,让多个参与者都能够从高效的数据联结剖析、建模中获益。

Sophon 联邦学习平台,在政务民生与营销实际中大展身手

Sophon FL 联邦学习平台已在政务、金融、营销等多个畛域落地。

在政务民生畛域,星环联邦学习软件 Transwarp Sophon FL 通过纵向联邦学习,联结居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单,为政府无效排查群租房提供了技术平台撑持。建模数据表明,联结训练模型比本地独自用电数据训练的模型 AUC 晋升 10% 以上(绝对值),赋能政务畛域更优决策。在联结建模过程中,水、电明文数据全程不出域,无效地爱护了集体数据隐衷信息。

在精准营销畛域,星环科技 Sophon FL 通过纵向联邦学习,帮忙企业平安引入了多方数据,丰盛用户特色维度,精密开掘指标用户,在节约推广老本的同时,无效晋升了客户转化率。该案例样本量高达亿级,指标维度近千个,间接解决训练样本有余与规范不对立的问题。

Sophon FL 联邦学习平台作为一款成熟的商业软件产品,是国内首批通过信通院资质认证的联邦学习平台,并且通过信通院“卓信大数据打算”平安专项评估认证,反对多方在数据隐衷爱护的前提下进行 AI 合作。2021 年 12 月,Sophon FL 在政务民生与营销实际中的利用还曾荣获中国信通院和 CCSA TC601 独特评比的 2021“星河”隐衷计算优良案例。

与此同时,星环科技还深度参加到联邦学习行业标准的撰写中,充沛了解行业场景,并借助权威认证的平台服务,在满足客户具体需要的同时,切实保障客户数据安全。

正文完
 0