FL.Insight 联邦学习平台
人工智能的发展之钥,隐私难题的解决之道
--在行业垂直领域的应用中尤其异构场景下的应用,致力于建立一个基于联邦学习的新的数据商业模式和共同成长的大数据生态
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应用场景
产品背景
·人工智能时代的数据挑战

产业骨感的数据现实VS产业理想的数据库

·跨界困境:政策监管与企业利益冲突
1-国际法律监管:gdpr

2016年4月14日,欧洲议会投票通过了讨论四年之久的《通用数据?;しò浮?,该法案已在2018年5月25日强制生效!根据该法规,一个公司在一个应用上使用数据的时候,首先要获得用户的同意,同时如果把这个数据和另一个公司或者企业进行交换的时候也要获得用户的同意。gdpr的通过意味着欧盟对个人信息?;ぜ捌浼喙艽锏搅饲八从械母叨?,堪称史上最严格的数据?;しò?。对gdpr的监管的覆盖与一个组织在世界上的位置无关,如果他们正在收集、处理、监控欧盟居民的个人数据,那么就会受到监管。严重违约???000万欧元或全球营业额的4

2-国内法律监管:安全法
3-企业利益考虑

由于行业竞争、隐私安全、行政手续复杂等问题,即使是在同一个公司的不同部门之间实现数据整合也面临着重重阻力。企业对用户数据隐私?;さ谋匾约白陨砝婵悸?,在有限技术条件下,难以打破当前的数据壁垒。

·联邦学习打破数据壁垒,满足隐私?;ず褪莅踩囊桓隹尚薪饩龇桨?/div>

联邦学习是什么呢?联邦学习的目的是解决这个问题,联邦学习希望做到各个企业的自有数据不出本地,而后联邦系统可以通过加密机制下的参数交换方式,即使在不违反数据隐私法规情况下,建立一个虚拟的共有模型。这个虚拟模型就好像大家把数据聚合在一起建立的最优模型一样。但是建立虚拟模型的时候,数据本身不移动,也不泄露隐私和影响数据合规。

1-联邦学习的特性
2-联邦学习过程
产品介绍

科技谷FL.Insight 联邦学习平台是一个完整的联邦智能系统,基于业内成熟的联邦学习和框架,结合各行业的业务场景和数据安全困境,能够帮助打破各领域、各行业的数据壁垒,在?;な菀胶桶踩那疤嵯滦纬梢桓鍪萦胫豆蚕淼墓餐?,首创面向各行业的商业联邦学习应用平台。实现了在?;け镜厥莸那疤嵯氯枚喔鍪萦涤蟹搅辖⒐灿械哪P?,从而实现了以?;ひ胶褪莅踩疤岬幕ダ灿?,发掘合法合规数据背后的真正知识和价值,保证行业良性发展,产生数据价值的动态流动。

·底层框架

引用联邦底层框架,搭建满足性能测试与安全测试要求的底层平台。

·应用平台

满足数据上架、成员管理、项目管理、运维管理等完整的生态版图功能操作;通过平台完成客户完整的联邦数据建模操作及运维。

·客户场景

根据应用平台与客户数据,并融合多方数据,搭建客户生态,采用合理的联邦学习算法,优化行业机理模型。

·产品架构图
产品功能
· 生态建设

建立生态,添加成员,为生态联盟成员添加配置服务器、环境、服务信息。

· 成员管理

成员管理主页面查看所有的成员清单,对应联盟角色、数据角色及数据上架信息;数据清单中展示每个数据参与者具体上架的数据信息。

· 联邦建模

联邦建模实验室,配置联邦调度任务属性、调度依赖、环境参数、组建参数、对联邦建模过程进行整体的配置管理。

· 运维管理

对于联邦建模任务过程的管理、数据下架、补数;实验模型结果输出的多方面(作业任务模型输出、数据输出、日志输出)展示。

应用场景
民用航空---民航企业精准投放、个性化服务

联合运营商数据共同建模,识别精准用户,释放出行指南与优惠购票信息,提供个性化服务,有效提高预测旅客选择某航司机场转场的概率。

银行金融---发挥存量二次转化

联合第三方数据,在保证各方数据安全和用户隐私的情况下,优化用户画像、根据客户分层,追踪客户历史触达记录,定位近期有需求人群,决策优良触达时机。

医疗行业---打破时空限制

在保证不进行数据交换且?;じ鞔笠搅苹挂降那榭鱿?,将限定场景下面向疾病的诊断模型向普适场景下的健康状态监测进行联邦迁移,以极低的成本促进优质医疗资源下沉,提升中西部地区和基层医疗机构的医疗服务能力和水平,赋能临床诊断等细分领域下的智慧医疗,解决医养结合的应用痛点。

保险行业---个性化定价

融合多个数据源,如用户购买能力(银行)、用户个人偏好(社交网站)、保险产品特点等,构建千人前面定价系统。

智慧安防---事前预警

基于云计算分析,通过联邦学习联合多社区数据、政府公安数据进行安防模型建立,实时高精度重点拍摄、aI人脸识别,提升区域安全及职能部门管理效率。

自动驾驶---实现交通系统交互创造良好驾驶环境

打破车辆驾驶的时空限制,通过引入横向联邦学习,融合不同车辆与城市摄像头、交通灯、城市地图、超声波、雷达、车联网、城市等,实现交通系统交互,车路协同,提升无人自动驾驶体验。

咨询

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