m0_46317295的博客

近日，IEEE 标准委员会（SASB）一致投票正式通过联邦学习国际标准（IEEE P3652.1），标准将于今年年底正式出版推行。这也是国际上首个针对人工智能协同技术框架订立的标准，由国内知名数字化银行微众银行会同多家国内外AI公司及研究机构发起、筹备，将为更多行业和海内外机构应用联邦学习技术提供标准化的行业规范，标志着联邦学习开启大规模工业化应用的新篇章。根据微众银行同步的标准筹备流程实时信息，标准草案于2020年3月提交IEEE，经最后阶段的评估及微调，于9月正式批准出台。标准工作组人员介绍说，在筹

如何在保证本地训练数据不公开的前提下，实现多个数据拥有者协同训练一个共享的机器学习模型？传统的机器学习方法需要将所有的数据集中到一个地方（例如数据中心），然后进行机器学习模型的训练。但这种基于集中数据的做法无疑会严重侵害用户隐私和数据安全。如今，世界上越来越多的人开始强烈要求科技公司必须根据用户隐私法律法规妥善地处理用户的数据，欧盟的《通用数据保护条例》是一个很好的例子。而联邦学习这门技术，则可以将分布式机器学习、密码学、基于金融规则的激励机制和博弈论结合起来，从而解决分散数据的使用问题。FATE(Fede