隨著社會各界對于個人隱私保護的日益重視，數(shù)據(jù)和信息安全已經(jīng)成為數(shù)字和智能時代重要的信任基石，而以機器學習和深度學習為代表的需要依靠海量數(shù)據(jù)訓練機器的人工智能模式，可能也需要進一步革命，因為很多領域?qū)嶋H上并沒有海量的數(shù)據(jù)作為基礎，而且隨著數(shù)據(jù)隱私保護的日益強化，效率與安全之間的矛盾也日益凸顯。
聯(lián)邦學習技術的出現(xiàn)為業(yè)界提供了全新的發(fā)展思路。
聯(lián)邦學習是在用戶數(shù)據(jù)隱私保護的前提下,通過去中心化協(xié)作的方式，進行多方數(shù)據(jù)融合與機器學習模型集成的理論技術。巧妙的化解了多個主體、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)各方在保護彼此數(shù)據(jù)隱私的前提下實現(xiàn)跨平臺和地域的共創(chuàng)價值，各取所需。
同盾敏銳地觀察到聯(lián)邦學習的獨特能力,針對這種數(shù)據(jù)隱私問題,可以利用聯(lián)邦的思想,將銀行、信貸公司、消費金融公司、P2P平臺等金融企業(yè)全都納入聯(lián)邦框架中,以實現(xiàn)價值的共享。
近日同盾科技人工智能研究院深度學習實驗室發(fā)布了最新研究成果：“面向聯(lián)邦學習的加密神經(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。
聯(lián)邦學習目的是通過多個參與方協(xié)作，共同訓練機器學習模型，同時還要能保護數(shù)據(jù)隱私。目前聯(lián)邦學習主要存在如下兩個方面的問題：
1) 在訓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較長時間。
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)絡的聯(lián)邦學習方法，既可以保護用戶的數(shù)據(jù)隱私，又可以壓縮模型數(shù)據(jù)，加快聯(lián)邦學習進程。
加密神經(jīng)網(wǎng)絡(如下圖所示)主要包含兩部分：加密網(wǎng)絡和解密網(wǎng)絡。其中加密網(wǎng)絡部署在參與方，輸入為每個參與方生成的梯度信息，輸出加密數(shù)據(jù)。解密網(wǎng)絡部署在第三方服務器上，輸入為各參與方產(chǎn)生的加密數(shù)據(jù)，輸出為重構的梯度更新。
因為，在整個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出整體的梯度更新而不能重構出單個參與方的梯度信息。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第三方服務器也是私密的。
加密神經(jīng)網(wǎng)絡在本質(zhì)上同時實現(xiàn)了安全多方計算和同態(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)絡計算,這樣在傳輸過程甚至是第三方機構中都不會有可復原的數(shù)據(jù)出現(xiàn)，進而有效規(guī)避了隱私泄露的風險。
作為國內(nèi)聯(lián)邦學習的先驅(qū)，同盾科技致力于基礎理論、算法和平臺的創(chuàng)新研究、產(chǎn)品及服務的研發(fā)落地，推出有落地場景支撐的行業(yè)標準及開放平臺，在人工智能研究院的大力推動下,同盾科技聯(lián)邦學習正在加速產(chǎn)業(yè)化進程,一些基于理論的美好猜想,正漸漸閃爍讓人興奮的曙光。
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