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文章/答案/技术大牛

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联邦学习

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腾讯云安全隐私计算通过信通院评测，获得国家级认可

腾讯云测试服务编程算法隐私计算性能测试

2021年6月24日，由中国信息通信研究院举办的“2021大数据产业峰会-成果发布会”在京召开，发布会上信通院第十二批“大数据产品能力评测”结果正式公布，腾讯云安全隐私计算成为国内首批通过多方安全计算性能专项测试及联邦学习性能专项测试的产品，连续3年获国家级权威认可。

2021-06-30

1.4K0

联邦计算：不暴露真实数据如何完成合作建模？

大数据数据加密服务数据安全

导语：在金融场景下，银行等机构有强烈愿望和其他数据拥有方合作建模，但出于商业和合规方面的考虑，又不愿共享核心数据，导致行业内大规模数据共享迟迟无法推动。本文将从经典警匪影片情节出发，从技术角度探讨如何解决这一困境，希望与大家一同交流。

2020-09-25

2.9K0

[腾讯云大数据]神盾首创非对称联邦学习，深度保障数据隐私

ide 联邦学习机器学习神经网络深度学习

导语：在过去的几年中，我们见证了大数据及人工智能技术的飞速发展，许多机构却依旧苦于数据数量少、质量低等难题而无法将前沿理论商业化落地。助力像石油般宝贵的数据突破隐私保护的条框限制并实现其价值的流通，对相关产业的发展起着至关重要的作用。在上一篇文章中，我们简要介绍了腾讯“神盾-联邦计算”平台的诞生背景和数据安全与隐私保护技术亮点。这次，我们着重选取本产品首推的“非对称联邦学习” (Asymmetrical Federated Learning, AFL) 范式进行介绍。该范式旨在全面保护数据集的样本ID、特征和标签的隐私安全，彻底解除在不平衡的 (unbalanced) 联邦计算系统中，中小企业对敏感用户ID泄露问题的担忧。

2020-08-03

1.3K1

腾讯“神盾-联邦计算”平台——数据合作的春天

大数据弹性 MapReduce 人工智能

导语：大数据及人工智能飞速发展的今天，法律法规和信任问题严重阻碍了企业之间的数据流通，数据孤岛问题像一只无形的手挡在了企业之间，因为缺乏有价值的数据合作，各行业用户获取成本居高不下，银行信用卡不良用户占比全面上升，金融信贷审核成本陡增，AI发展也遭遇前所未有的瓶颈，为了让这些企业在合法合规、安全、高效无损的基础上进行数据合作，腾讯“神盾-联邦计算”平台应运而生！

2020-07-03

8.9K0

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