数据作为数字经济和信息社会的核心资源,被认为是继土地、劳动力、资本、技术之后的又一个重要生产要素,其在企业数字化转型中发挥重要作用,并对国家治理能力、经济运行机制、社会生活方式等产生深刻影响。与此同时,数据安全的重要性愈发凸显。依法采取严密的监管措施,保障数据安全无虞,有利于为数字经济发展夯实安全基础,为国家安全和公共利益保驾护航。

今年以来,《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人隐私保护法》相继实施,个人隐私和产业机密数据保护日趋完善,在着重强调数据安全和个人信息保护的同时,完善了数据相关合规监管框架,为数据流通和使用进一步拓展了空间。

与此同时,以联邦学习技术为代表的隐私计算赛道产业生态逐渐丰富,互联网厂商、初创专精型厂商、人工智能厂商等各领域企业纷纷加入,在进一步加深技术研究的同时,相关垂直领域的行业应用也逐渐丰富,形成百花齐放的行业发展态势。

本报告在中国信息通信研究院前期对于联邦学习技术、产业的研究基础上,联合联邦学习产业链上下游企业,深入探讨联邦学习在政务、医疗、金融、广告、物流的应用价值,以期为数据应用价值的释放带来解读和参考。

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联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。其中,联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络,还包括随机森林等重要算法。联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。
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