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字节跳动联邦学习平台通过中国信通院首批评估

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电科技 2021-03-26 11:33 抢发第一评

近日,中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)公布了安全评估结果,字节跳动Fedlearner联邦学习平台(以下简称“字节跳动Fedlearner”)成为顺利通过首批评估的平台之一。


联邦学习是一个机器学习框架,能有效帮助多家企业或机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下,进行数据使用和机器学习建模。本次联邦学习安全评估专项于2020年12月启动,属于中国信通院“卓信大数据计划”一部分。该专项以联邦学习产品或方案为评估对象,帮助企业查找安全问题,提高联邦学习技术应用中的安全保护水平。


联邦学习安全评估涵盖了联邦学习流程中的数据管理、联邦对齐、特征处理、模型训练、模型评估、联邦预测6个阶段,包括联邦学习数据完整性保障、元数据发布安全、数据求交安全、统计量计算安全、联邦模型算法安全、交换安全等内容;同时,也评估了系统或平台层的授权认证、通信安全、存储安全、过程存证等数据安全能力。



首批通过中国信通院评估的企业及其联邦学习产品/方案名单(来源:中国信通院官方微信公众号)


字节跳动Fedlearner凭借在学术上前沿研究和实际场景落地应用的能力,顺利通过了中国信通院的第一期评估。


联邦学习能够有效解决数据孤岛问题,让参与方在不共享数据的基础上联合建模,挖掘数据价值。最近几年,联邦学习技术发展迅速,得到包括字节跳动在内的互联网公司、金融科技公司深入应用。


字节跳动Fedlearner已经在电商、金融、教育等行业多个落地场景实际应用,帮助合作方大幅提升商业价值。在学术上,因提出智能扰动方法,字节跳动联邦学习隐私保护研究论文被第三十四届NeurIPS 2020 的联邦学习 Workshop 接收,论文作者也获邀于线上分享。


为了推动隐私计算的发展,字节跳动还于 2020 年初开源了自研的联邦学习平台Fedlearner ,并一直持续更新。


目前,字节跳动Fedlearner正积极在火山引擎上提供商业化服务,希望通过产品和解决方案的形式帮助更多的公司应用联邦学习,解决业务中的数据孤岛问题。








所属栏目: 大数据
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