联邦学习及其在电信行业的应用

作者：李鉴; 邵云峰; 卢燚; 吴骏

来源：信息通信技术与政策, 2020, (09): 35-41.

DOI：10.3969/j.issn.1008-9217.2020.09.006

• 联邦学习
• 隐私保护
• 模型私有化

联邦学习是一种分布式训练框架,可以构建去中心化数据的集合并联合多方数据,进而利用加密后的中间参数,完成多数据源对于联合模型的共同训练。基于华为NAIE联邦学习平台的实践,论述了联邦学习平台落地的关键技术和典型应用,并根据其在电信领域里的具体实践,指明了联邦学习未来的发展方向。