近日，由同盾科技、浙江大學人工智能省部共建協(xié)同創(chuàng)新中心、之江實驗室、中信銀行等單位共同發(fā)起的《聯(lián)邦學習金融行業(yè)應用指南》團體標準獲批通過。該標準旨在利用聯(lián)邦學習技術(shù)在不進行數(shù)據(jù)匯集的情況下對數(shù)據(jù)進行安全計算提供指引，在復雜的金融業(yè)務場景下，既保障數(shù)據(jù)安全又實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值挖掘，發(fā)揮金融業(yè)數(shù)據(jù)要素倍增作用。

　　金融業(yè)作為數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，積極落實國家政策，深化研究數(shù)據(jù)管理機制、深度挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在價值、深入做好數(shù)據(jù)安全保護，為金融裝上數(shù)據(jù)引擎，實現(xiàn)多向賦能。

　　同盾科技合伙人、人工智能研究院院長李曉林教授表示，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的進步，金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)采集手段更先進，渠道更多元，資源更豐富。同時，金融業(yè)與科技企業(yè)形成合力，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)治理，加強標準制訂，強化數(shù)據(jù)保護，推動數(shù)據(jù)的精細化管理與差異化防護?！堵?lián)邦學習金融行業(yè)應用指南》在這一背景下應運而生。

　　聯(lián)邦學習是多個參與方在保證各自原始的隱私數(shù)據(jù)不出數(shù)據(jù)方定義的私有邊界前提下，協(xié)作完成某項機器學習任務的機器學習模式。在智能風控、智能投顧、精準營銷、企業(yè)信審等復雜的金融業(yè)務場景中，需要使用多個參與方數(shù)據(jù)進行建?；顒樱伎梢詰寐?lián)邦學習技術(shù)。

　　聯(lián)邦學習技術(shù)在金融領(lǐng)域應用通常包括“聯(lián)邦預處理”“聯(lián)邦模型訓練”和“聯(lián)邦模型預測”三個階段。同盾科技牽頭發(fā)起的《聯(lián)邦學習金融行業(yè)應用指南》從金融業(yè)務場景、聯(lián)邦任務、聯(lián)邦對象、聯(lián)邦模式、聯(lián)邦架構(gòu)、聯(lián)邦算法等角度，明確各技術(shù)要素之間的關(guān)系與應用流程，并對數(shù)據(jù)安全性提出要求。

　　李曉林教授表示，聯(lián)邦學習技術(shù)的最大優(yōu)勢，就是在不進行數(shù)據(jù)匯集的情況下，通過聯(lián)邦網(wǎng)絡對多方數(shù)據(jù)進行安全計算和建模學習，從而在滿足銀行等金融機構(gòu)“數(shù)據(jù)不出行”的前提下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化發(fā)展。具體來說，這一技術(shù)從以下幾個方面確保數(shù)據(jù)安全：

　　隱私保護：個人信息均在脫敏和去標識化之后使用，充分保護消費者個人隱私，不允許參與方聯(lián)邦后重標識化。

　　數(shù)據(jù)分級安全：對不同安全級別的數(shù)據(jù)采用不同方式進行處理，聯(lián)邦參與方進行數(shù)據(jù)安全交換時不損害企業(yè)合法權(quán)益、公眾權(quán)益和國家安全。協(xié)調(diào)方在進行密鑰管理或計算中間數(shù)據(jù)等工作時無法獲取參與方隱私信息。

　　數(shù)據(jù)交換安全：參與方數(shù)據(jù)交換過程中，保障數(shù)據(jù)隱私不被泄露。

　　網(wǎng)絡通信安全：聯(lián)邦過程中使用加密通道，保證網(wǎng)絡安全。

　　協(xié)調(diào)方可信：協(xié)調(diào)方只允許執(zhí)行約定的規(guī)則進行計算，輔助參與方之間進行信息傳輸交換，不允許存儲數(shù)據(jù)和中間結(jié)果。協(xié)調(diào)方需接受監(jiān)管和參與方對協(xié)調(diào)過程的審計。

　　計算安全：聯(lián)邦算法具備計算安全性，攻擊者在有限的攻擊時間和計算能力下無法成功實施攻擊。

　　李曉林教授介紹，基于聯(lián)邦學習技術(shù)與理論，同盾科技人工智能研究院自主研發(fā)了知識聯(lián)邦理論框架體系。目前，同盾的這一技術(shù)已經(jīng)在多家國有大型銀行、股份制銀行等機構(gòu)展開部署和測試，協(xié)助金融機構(gòu)健全數(shù)據(jù)治理機制，數(shù)據(jù)模型，形成多層次、系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)管理體系。未來，同盾還將積極推動創(chuàng)新技術(shù)應用，加強標準建設(shè)，打造開放合規(guī)的數(shù)據(jù)合作生態(tài)平臺。

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