人工智能的發展需要大量數據,而大數據時代下,隱私是最易觸犯的紅線。如何有效解決當下人工智能領域發展的難題?聯邦學習成為當下最熱門的技術研究方向之一。在這樣的背景下,平安科技自主研發的聯邦智能平台蜂巢成為了解決當下數據難題與隱私保護的一大利器。聯邦智能平台蜂巢允許從跨數據所有者分布的數據中構建集合模型,可被廣泛應用于各種領域,具有安全性凱發K8國際凱發k8國際娛樂官網入口k8凱發官方權威AG、隱私性財經新聞、合法性的特點,這樣既兼顧了AI的訓練也避免了數據洩露的風險。

　　“蜂巢”,顧名思義,如果將數據比喻成花粉,蜂巢則成為各類花粉的聚集地,在蜂巢中,可以利用特定的模型,產出各色的蜂蜜。蜂巢平台正是扮演了這種數據整合與再加工的角色,平台在整個模型訓練過程中,將加密的模型梯度和參數進行整合和計算,協助各參與方進行模型優化與迭代。

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　　在實際的數據運用中,即便是同一家公司內的不同子公司或部門,也需要保護數據隱私。以平安集團為例,平安的保險和銀行各自擁有不同維度的用戶數據,卻很難把數據直接合並在一起來做建模。從“蜂巢”最初的架構設計上,平安科技就考慮到平安集團各個業務線與子公司之間存在數據壁壘的問題。同樣的“數據不通”也反應在企業與企業蜂巢城市。、企業與政府之間,每家機構都有自己的數據,而基于隱私保護等原因,企業或政府數據不能對外進行共享。

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　　平安科技研發的聯邦智能平台蜂巢,就是解決企業數據孤島問題的商用級解決方案。它能夠讓參與方在不共享原始數據的基礎上聯合建模,從技術上打破數據孤島,從而綜合化標簽數據,豐富用戶畫像維度,從整體上提升模型的效果,實現 AI 協作。

　　具體而言,平安科技蜂巢有橫向聯邦建模和縱向聯邦建模兩種建模方式數智化科技。。針對相同用戶特征的數據,如公司A和公司B,他們都擁有用戶的身高、體重、性別等相同的用戶特征,但是A和B的客戶卻是不相同的,A部門的客戶群體是30~60歲,B部門的客戶群體是20~30歲,這時候就需要採用橫向聯邦建模,取出相同用戶特征而用戶不完全相同的數據進行訓練凱發K8國際。

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　　縱向聯邦建模針對的是相同用戶的數據,但是用戶數據維度特征卻不一致晚上在車上吃我的葡萄凱發k8國際娛樂官網，。比如互聯網公司與金融機構,面對同樣一位有貸款需求的人,互聯網公司能提供用戶上網習慣等數據,而銀行則擁有用戶的征信記錄、個人信息等數據,這時候蜂巢則通過縱向聯邦建模場景,匯集雙方用戶特征,增強雙方模型的效果。

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　　如何在聯邦智能平台保護數據隱私?數據加密是聯邦學習的一個重要環節。假設用戶的一個數據是數字“12”,經過公鑰加密後會變成一個16位的字符串,這是加密最普遍的方式之一。平安科技聯邦智能平台蜂巢可以在保護用戶隱私的前提下建模,讓原始數據不離開用戶,建模所交換的是模型的中間參數和梯度,這便能做到最大程度保護用戶隱私凱發k8官網登陸，。同樣是數據加密的問題,由于將數據本身復雜化,平台所耗費的計算資源也比原來更大。對此平安科技聯邦智能平台蜂巢則採用GPU等異構計算芯片來加速聯邦學習的加密和通信過程,從而達到效率升級的效果晚上在車上吃我的葡萄凱發K8國際凱發k8國際，。

　　對于用戶數據隱私保護,不同行業有著不同的加密要求晚上在車上吃我的葡萄晚上在車上吃我的葡萄。在銀行領域,銀保監會建議對數據進行國密加密,對加密的穩定性、安全性晚上在車上吃我的葡萄、合規性要求更高。而平安科技是國內少見的支持國密級加密的企業平台。平安科技聯邦智能平台蜂巢充分支持了國密SM2晚上在車上吃我的葡萄、國密SM4以及混淆電路凱發K8國際、差分隱私和同態加密等不同的加密方式,以滿足企業各個業務場景的不同需求。

　　為了更好的幫助大家了解聯邦智能與蜂巢平台,團隊創作的“聯邦智能系列”課程已經上線知鳥平台,內容涵蓋了聯邦學習技術與應用場景等多個方面。聯邦學習作為一個重要的新技術方向,未來有著廣闊的發展空間,但在實際落地中,在保護數據隱私的前提下進行 AI 協同,無論是底層技術還是整個部署環節,還有大量的挑戰需要克服。正如平安科技副總工程師王健宗所說,蜂巢的目標是打造一個能夠自主可控凱發K8國際、自主研發的企業級聯邦智能平台,賦能人工智能各領域。平安科技聯邦智能平台蜂巢,也將不斷深耕技術,幫助企業在數據融合及隱私保護上實現進一步突破晚上在車上吃我的葡萄。

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