多机构联合发布联邦学习新版白皮书,引领大数据合作新方向

2020年4月8日,微众银行人工智能部联合电子商务与电子支付国家工程实验室(中国银联)、鹏城实验室、平安科技腾讯研究院、中国信通院云大所、招商金融科技等多家企业和机构发布了《联邦学习白皮书V 2.0》(以下简称白皮书)。白皮书对联邦学习技术及应用进行了系统化阐述,其1.0版本于2019年发布,此次发布的新版白皮书在场景应用等多方面进行了全面升级。在数据安全与隐私保护日益重要的当下,白皮书将对各行业企业和机构通过联邦学习构建数据安全应用起到极大的指导意义。

图:白皮书封面过去几年,AI、大数据等发展进入红利期。但与此同时,数据隐私安全问题也受到世界各国重视,从欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)、美国《美国加州消费者隐私法》(CCPA)、新加坡修订《个人数据保护法案》、再到中国《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》(等保2.0)等,都对用户隐私进行立法保护。而在社会层面,频频曝光的企业大规模泄露用户数据事件,也使得人们对隐私保护越发重视,企业对数据价值的应用也日趋谨慎。而AI、大数据等创新领域的行业应用也因此受阻,作为极其依赖庞大数据的行业,如无法解决数据安全隐私保护问题,将面临着舆论、监管的巨大挑战。

联邦学习作为新兴的技术范式,能够在数据不出本地的前提下,实现安全数据模型共建与AI协作。“数据不出本地”这一特性可以保证数据隐私保护,而AI联合建模则可以最大程度挖掘数据价值,也因此,联邦学习技术近两年来市场呼声极高。但随着技术研究不断深入与行业应用范围日益扩大,市场亟需一份官方“指南”,帮助机构及从业者快速与系统化地了解该技术及其相关应用。

因此,白皮书应运而生,进一步规范了联邦学习的基本概念,介绍了其重要价值,并对联邦学习的整体构架、技术原理进行了系统化介绍,此外,更是通过援引“联邦学习+场景”的案例,首次详细阐述了联邦学习在各领域的应用方案,涵盖金融、零售、安防、医疗、广告、自动驾驶等多个行业,剖析了如保险业务情境下的大数据风控、反欺诈;信贷业务情境下的风控增强、白名单初筛、贷中贷后分级预警;零售业务场景下的爆品预测、智能用工;智慧安防业务场景下的城市摄像头联盟建设等多领域的发展瓶颈及综合运用联邦学习技术实现数据安全共联的解决方案,为业界展示了联邦学习从“理论”到“实践”的关键转变,为各行业各领域的企业机构提供了技术应用参考及指导。

白皮书作为标杆性的参考文书,由微众银行AI团队联合国内多个权威组织机构撰写并发布。作为国内联邦学习领域的领航者,微众银行AI团队正大力推动联邦学习生态的建设,自主研发并开源了全球首个工业级联邦学习框架FATE、召集了海内外多家头部企业与研究机构共同制定国际标准、还持续发展联邦学习技术与各行业结合进行应用落地,助力各行各业智慧升级,实现数据安全隐私保护下的发展与腾飞。此次白皮书的发布,更联合了探索联邦学习金融领域应用的平安科技、招商金融科技,推动联邦学习相关标准成立的中国信通院云大所、电子商务与电子支付国家工程实验室(中国银联),以及建设联邦学习开源平台open I纵横应用的鹏城实验室。这也体现了在联邦学习这一前沿科技领域,中国企业与机构占据了领先地位与话语权。

这份白皮书的发布,也标志着由微众银行AI团队带领构建的联邦学习生态影响力正进一步扩大。随着各行业参与机构数量不断增加,联邦学习应用范例不断积累,未来势必将出现一个全领域合作的联邦生态,建立起安全有效的“数据联盟”,释放数据无限价值。

获取白皮书可前往FedAI官网:https://ai.webankcdn.net/scvm/html/1586314655296.html

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联邦学习技术

如何在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下继续进行机器学习,这部分研究被称为「联邦学习」(Federated Learning)。

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