知识联邦白皮书发布 同盾助力数据价值共享

  中新网5月19日电 随着数据成为要害生产要素,追求数据隐私与共享的平衡点成为行业探索新偏向。做为海内领先的智能剖析决议服务商,同盾科技是较早涉足数据“可用不能见”领域探索的企业之一,并取得多重前沿性功效。同盾科技基于联邦学习提出了“知识联邦”的理论框架系统,支持从信息层、模子层、认知层和知识层四个层级举行联邦,助力数据价值平安共享。

  克日,同盾知识联邦白皮书重磅公布,白皮书中对知识联邦的靠山、界说、平台、挑战、场景应用以及未来生长前景举行了全方位、全景式剖析,为领域探索者提供行业有价值参照。

  知识联邦:实现“数据可用不能见”

  联邦学习是由Google在2016年最先提出,而知识联邦比联邦学习的范围更大。联邦学习只是知识联邦的一个子集,侧重于平安的团结建模。

  据同盾知识联邦白皮书先容,知识联邦是一个国产原创、自主可控、全球引领的手艺系统,该系统在解决了数据割裂和隐私珍爱问题的同时,可以进一步开展跨源跨域的知识发现、示意、归纳、推理和演绎,关注的是平安的、数据到知识的“全生命周期”的知识缔造、治理和使用及其羁系,设计目的是面向生产环境的完整知识联邦生态系统,致力于推动下一代人工智能。

  知识联邦通过将数据转化成信息、模子、认知或知识,知足数据不能见,再通过联邦的方式实现数据可用。基于多方数据举行平安的知识共创、共享和推理,知识联邦打造出平安的人工智能,实现了“数据的可用不能见”。

  知识联邦:开创数据平安共享手艺潮水

“食育”需从娃娃抓起!业内专家齐为校园食品安全科普发声

原黑龙江省食品药品监管局副局长、哈尔滨商业大学原副校长、教授张守文  从小防范病从口入懂得食品安全,人人学会防微杜渐共筑健康中国。国家食品安全风险评估中心副主任李宁  践行“食育”教育理念,打造趣味科普课堂,传播食品安全知识,护航美好健康生活。

  知识联邦白皮书对知识联邦与相关手艺举行了深入剖析和解读。手艺层面,知识联邦接纳的是弱中央化的分布式方式,这与传统的强中央化和完全的去中央化有很大差异的。强中央化模式下,中央节点会群集并保留所有介入方的数据,所有的盘算和学习都是在中央节点完成,强中央化方式有数据平安隐患,隐私珍爱方面也很难合规。去中央化模式没有中央节点,需要所有介入方互联互通。去中央化当节点规模较大时,通讯成本很高,杀青共识效率低下。而弱中央化模式中原始数据是保留在内陆,而且不会脱离内陆的,盘算和学习仍然发生在内陆,中央节点仅对介入方模子知识举行平安的群集。弱中央化模式杀青了效率和平安之间的平衡,是一种更切实可行的平安多方应用解决方案。这种模式尤其适合在强羁系行业应用,有助于羁系部门开展合规羁系事情。

  另外,知识联邦是一个统一的平安多方应用框架,它支持平安多方查询、平安多方盘算、平安多方学习、平安多方推理等多种联邦应用,与其它手艺领域,如联邦学习、区块链、隐私盘算、平安多方盘算等,都有着慎密的关系,其在借鉴一些相关手艺的同时,也具备一定的独创性,尤其是在认知层和知识层联邦都是自主创新的。

  同盾知识联邦具有两大优势:第一全样本触达。联邦后机构间的数据是分而治之,各自为数据所有者控制,每个节点上的数据相对只是小数据,然则由于可以触达更多的数据,其性能甚至会逾越维度有限数据的中央化群集方式。第二数据不动模子动。联邦后的原始数据保留在内陆,盘算和学习也发生在内陆,中央节点仅对介入方模子知识举行平安的群集。弱中央化模式杀青了效率和平安之间的平衡,这种模式尤其适合在强羁系行业应用,有助于羁系部门开展合规羁系事情。

  知识联邦:引流数据规则和尺度规范

  近两年,虽然在海内外学术界和工业界,联邦学习热潮高涨,但现在市场上真正的手艺功效还比较少。

  行业专家示意,联邦学习首个整体尺度的出台意味着联邦学习这一手艺将向着加倍成熟化、尺度化、产业化的偏向生长,将为各界共建联邦生态打下了基础,成为行业探索者实践指引,并引领数据规则和尺度规范生长。

  一项手艺,若是没有商业落地场景,其价值也将大打折扣。值得一提的是,同盾知识联邦支持平安多方共享、平安多方盘算、平安多方学习、平安多方展望、平安多方推理等多功能多场景应用,可以用于涉及到数据平安和隐私珍爱诸多领域。尤其是在金融、医疗或政务等行业中应用知识联邦,可以加速智慧金融、智慧医疗、智慧政务、智慧都会等领域的建设生长,赋能行业升级。

  对于知识联邦的探索和功效,同盾科技人工智能研究院院长、佛罗里达大学终身教授李晓林曾示意,同盾正在致力于做一个毗邻器,承接毗邻和赋能的使命,通过AI、深度学习、强化学习和知识学习去赋能行业生长。而且同盾希望通过本次的抛砖引玉,让知识联邦手艺能够获得更多机构的支持、认同和应用,建立起强有力的社区同盟,群策群力,配合推进知识联邦的生长、推广并形成行业尺度。

【编辑:于晓】

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