微众银行发布世界第一本《联邦学习》专著:大数据时代,效率和隐私可以兼得

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你一周点几次外卖?收到多少快递?喜欢用哪款 手机 ?每天给谁打电话最多?……

你有没有想过这些属于你隐私的个人信息正在或者已经被泄露了吗?

网络 科技 的发展带给了人们更便捷和快速的生活,但同时在暴露出可怕的后果。垃圾短信、电话骚扰无孔不入,利用个人信息网络诈骗和现实人身攻击的案件也时有发生。

在大数据时代,在机器学习日新月异的时代,数据安全和隐私边界成了最难解决的问题之一。那么如何在保证用户隐私安全的前提下合法合规获取数据?已经成为当下人工智能大规模应用于产业的关键。联邦学习(Federated Learning),正是解决这一矛盾的利器。

微众银行 发布全球第一本 《联邦学习》专著

联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术,近两年发展极为迅速,渐渐成为各行各业大数据合作与AI协作的“标配”,尤其是 金融 、医疗、智慧城市等对数据安全要求极高的强监管行业,对这一技术系统化的认知需求也愈发强烈。

联邦学习的优势包括

(1)数据隔离,数据不会泄露到外部,满足用户隐私保护和数据安全的需求;

(2)能够保证模型质量无损,不会出现负迁移,保证联邦模型比割裂的独立模型效果好;

(3)参与者地位对等,能够实现公平合作;

(4)能够保证参与各方在保持独立性的情况下,进行信息与模型参数的加密交换,并同时获得成长。

作为国内首倡并大力推广联邦学习技术的微众银行,近日,以立足产、学、研多领域的深厚经验推出了《联邦学习》这一重量级专著。这是世界上第一部系统介绍联邦学习的专著《联邦学习》中文版上市。

微众银行发布世界第一本《联邦学习》专著:大数据时代,效率和隐私可以兼得

书中对联邦学习这一人工智能新兴技术进行了系统性阐释,并且全面分享了微众银行在联邦学习领域的深厚积累。

该书由电子工业出版社出版,微众银行首席人工智能官杨强教授及人工智能部刘洋、程勇、康焱、陈天健、于涵等多位人工智能领域顶级专家历时两年,共同撰写而成。

杨强教授是国际人工智能界的领军人物,他的研究领域包括人工智能、数据挖掘、机器学习等,是 “迁移学习”(Transfer Learning)的开创者,并且带领团队首次提出“联邦迁移学习”(Federated Transfer Learning)的研究新方向。

微众银行发布世界第一本《联邦学习》专著:大数据时代,效率和隐私可以兼得

(杨强教授)

联邦学习将成为下一代人工智能大规模协作的基础

在书中,微众银行用11个章节全面、系统地阐述了如何将联邦学习与分布式机器学习、密码学和安全深度结合,并吸纳 经济 学原理和博弈论的激励机制设计相关理论,以解决“在数据不出本地、确保数据安全的情况下,让多个数据拥有者共享数据模型”的问题。此外,更介绍了联邦学习研究和开源平台等前沿成果,以及联邦学习在金融、计算机视觉等领域的落地实践案例。

凭借理论专业性及立足实践的实用性,该书获得国内外顶级专家认可与推荐。中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹在书的序言中写道,“《联邦学习》一书主要从技术维度出发,重点研究了联邦学习对AI的隐私保护和数据安全问题。从广度上看,此书除了讨论了四种联邦学习的基本类型,还讨论了相关的联邦学习激励机制和分布式机器学习。而从深度上看,书中包括原理、算法、平台和应用实例。本书作者杨强等均来自微众银行,他们都参与了联邦智能使能器(Federated AI Technology Enabler,FATE)的联邦学习平台的开发。本书的许多思想来源于这个实践,因此具有实用性。”

微众银行发布世界第一本《联邦学习》专著:大数据时代,效率和隐私可以兼得

(中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹)

中国工程院院士、北京大学教授、鹏城实验室主任高文,创新工场董事长兼CEO李开复,欧洲科学院外籍院士、IEEE Fellow,中国人民解放军军事科学院副院长梅宏,第十三届全国政协经济委员会委员肖钢,南京大学人工智能学院院长、欧洲科学院外籍院士、ACM/AAAI/IEEE Fellow周志华等为书撰写推荐语。

数据的隔离和对数据隐私的重视正成为人工智能的下一个挑战,但联邦学习为人们带来了新的希望。 它可以在保护本地数据的同时为多个企业建立统一的模型,从而使企业可以在以数据安全为前提的情况下共同取胜。《联邦学习》这一重量级专著的诞生,或许正是联邦学习技术的又一个腾飞,它标志着这一技术走向成熟,

正如本书作者之一,联邦学习技术最早的布道者,国际人工智能界领军人物杨强教授所说的那样:“联邦学习作为下一代人工智能大规模协作的基础,迎合了技术和社会的需求,将承担起人工智能在发展和应用中的重任。”

预计在不久的将来,联邦学习将打破行业之间的障碍,并建立一个可以安全共享数据和知识的社区,人工智能的好处最终将融入我们生活的每个角落。

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