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摘要
如何在保障涉密数据安全的前提下,打破企业间的数据壁垒,跨界联合建模,是大数据时代亟待解决的问题。文中针对隐私保护和联合建模的矛盾,对联邦学习框架展开深入研究,探讨了联邦学习模型产生的技术背景,模型原理和学习过程;分析了不同类别的联邦学习模型的建模方法和适用场景;讨论了联邦学习模型在涉密数据处理中应用的可行案例。研究发现,联邦学习模型可以在保障涉密企业数据安全的前提下,联合多方数据,充分挖掘大数据价值。
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如何在保障涉密数据安全的前提下,打破企业间的数据壁垒,跨界联合建模,是大数据时代亟待解决的问题。文中针对隐私保护和联合建模的矛盾,对联邦学习框架展开深入研究,探讨了联邦学习模型产生的技术背景,模型原理和学习过程;分析了不同类别的联邦学习模型的建模方法和适用场景;讨论了联邦学习模型在涉密数据处理中应用的可行案例。研究发现,联邦学习模型可以在保障涉密企业数据安全的前提下,联合多方数据,充分挖掘大数据价值。
