快三官方邀请码如何利用联邦学习实现价值共享?同盾科技发布最新研究成果

  • 时间:
  • 浏览:1
  • 来源:极速大发快3-大发快3官方

随着社会各界对于人及 隐私保护快三官方邀请码的日益重视,数据和信息安全可能成为数字和智能时代重要的信任基石,而以机器学习和淬硬层 学习为代表的需要依靠海量数据训练机器的人工智能模式,可能也需要进一步革命,可能全都领域实际

随着社会各界对于人及 隐私保护的日益重视,数据和信息安全可能成为数字和智能时代重要的信任基石,而以机器学习和淬硬层 学习为代表的需要依靠海量数据训练机器的人工智能模式,可能也需要进一步革命,可能全都领域实际上并没办法 海量的数据作为基础,因此随着数据隐私保护的日益强化,下行效率 与安全之间的矛盾也日益凸显。

联邦学习技术的冒出为业界提供了全新的发展思路。

联邦学习是在用户数据隐私保护的前提下,通快三官方邀请码过去中心化商务媒体合作的土办法,进行多方数据融合与机器学习模型集成的理论技术。巧妙的化解了多个主体、多数据源、不同价值形式维度之间联合建模的难题,避免行业内外数据隐私与数据共享的矛盾,使得企业各方在保护彼此数据隐私的前提下实现跨平台和地域的共创价值,各取所需。

同盾敏锐地观察到联邦学习的独特能力,针对你你这种数据隐私难题,可需要利用联邦的思想,将银行、信贷公司、消费金融公司、P2P平台等金融企业全都纳入联邦框架中,以实现价值的共享。

近日同盾科技人工智能研究院淬硬层 学习实验室发布了最新研究成果:“面向联邦学习的加密神经网路”(https://arxiv.org/abs/1908.08340)。该研究成果可需要用于避免多头借贷难题,能能保障参与方的数据隐私。

联邦学习目的是通没办法 来太满个参与方商务媒体合作,同去训练机器学习模型,同需要能能保护数据隐私。目前联邦学习主要处于如下2个 方面的难题:

1) 在训练过程中尽管没办法 传输客户数据,一定程度上保证了用户隐私。因此梯度信息仍然可能会泄露用户隐私。

2) 联邦需要传输的模型梯度数据量非常大,在参与方和第三方通信过程中需要耗费较长时间。

为了避免上述难题,研究人员提出了并不是 基于加密神经网快三官方邀请码络的联邦学习土办法,既可需要保护用户的数据隐私,又可需要压缩模型数据,加快联邦学习系统系统进程。

加密神经网络(如下图所示)主要涵盖两次责:加密网络和解密网络。其中加密网络部署在参与方,输入为每个参与方生成的梯度信息,输出加密数据。解密网络部署在第三方服务器上,输入为各参与方产生的加密数据,输出为重构的梯度更新。

可能,在整个传输过程中只传输加密后的梯度信息,因此第三方的解码器不到重构出整体的梯度更新而不到重构出单个参与方的梯度信息。因此即可需要保证参与方的梯度信息在传输中是安全的,又可需要保证参与方信息对第三方服务器也是私密的。

加密神经网络在本质上同去实现了安全多方计快三官方邀请码算和同态加密的功能,该土办法可需要有效避免多头借贷难题。借贷数据可需要通过加密神经网络计算,全都我在传输过程甚至是第三方机构中都会会有可复原的数据冒出,进而有效规避了隐私泄露的风险。

作为国内联邦学习的先快三官方邀请码驱,同盾科技致力于基础理论、算法和平台的创新研究、产品及服务的研发落地,推出有落地场景支撑的行业标准及开放平台,在人工智能研究院的大力推动下,同盾科技联邦学习正在加速产业化系统系统进程,其他基于理论的美好猜想,正渐渐闪烁让你兴奋的曙光。

         (本内容属于网络转载,文中涉及图片等内容如有侵权,请联系编辑删除)