中国信通院“卓信大数据计划”——联邦学习技术安全评估专项

随着数据安全法、个人信息保护法等法律法规的实施，以及人工智能、大数据等技术的广泛应用，如何在保护个人隐私的同时实现数据价值挖掘和共享成为了一个亟待解决的问题，联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习方法，能够在不暴露原始数据的情况下进行模型训练，从而在保护数据隐私的同时实现多方数据的协同利用。

中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）作为我国信息通信领域的核心研究机构，一直致力于推动我国信息技术的发展和应用，为了进一步推动联邦学习技术的应用和发展，中国信通院推出了“卓信大数据计划”——联邦学习技术安全评估专项，旨在对联邦学习技术的安全性进行评估和认证，为我国企业和机构提供安全可靠的联邦学习解决方案。

联邦学习技术介绍

联邦学习是一种分布式机器学习方法，其核心思想是让多个参与方在保持各自数据隐私的前提下，共同完成模型的训练和优化，在联邦学习过程中，各参与方将本地训练好的模型参数（而非原始数据）上传至中心服务器，中心服务器对这些模型参数进行聚合，然后将聚合后的模型参数下发至各参与方，如此循环往复，直至模型收敛，这样，各参与方可以在不泄露原始数据的情况下，共同完成模型的训练和优化。

联邦学习技术具有以下优势：

1、数据隐私保护：各参与方只需上传模型参数，而无需共享原始数据，从而有效保护数据隐私。

2、数据孤岛问题解决：通过联邦学习，各参与方可以共同利用多方数据进行模型训练，解决数据孤岛问题。

3、模型性能提升：联邦学习可以利用更多的数据进行模型训练，从而提高模型的性能和泛化能力。

4、法规合规性：联邦学习遵循数据最小化原则，有助于满足数据安全法、个人信息保护法等法律法规的要求。

联邦学习技术安全评估专项

为了推动联邦学习技术的应用和发展，中国信通院推出了“卓信大数据计划”——联邦学习技术安全评估专项，该专项主要针对联邦学习技术的安全性进行评估和认证，包括以下几个方面：

1、数据安全性：评估联邦学习过程中数据的安全性，确保各参与方的原始数据不会泄露。

2、模型安全性：评估联邦学习模型的安全性，防止模型被恶意攻击或篡改。

3、算法安全性：评估联邦学习算法的安全性，确保算法在面对各种攻击时仍能保持稳定性和可靠性。

4、系统安全性：评估联邦学习系统的安全性，包括系统架构、通信协议等方面的安全性。

5、法规合规性：评估联邦学习技术是否符合相关法律法规的要求，如数据安全法、个人信息保护法等。

通过以上五个方面的评估，中国信通院将为我国企业和机构提供安全可靠的联邦学习解决方案，推动我国联邦学习技术的发展和应用。

中国信通院“卓信大数据计划”——联邦学习技术安全评估专项

联邦学习技术介绍

联邦学习技术安全评估专项

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