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数据使用的目标主要是产生联邦学习的模型和计算用户数据的度量或其他聚合统计(如联邦分析)。...也就是说，数据最小化涉及计算的执行和数据的处理，而数据匿名化涉及计算和发布的内容。 联邦学习在结构上体现了数据最小化。...例如，密集计算可能只在设备空闲、网络空闲上时执行。 这些工作流程为构建可伸缩的基础设施和 API 是一个重大挑战。 3. 联邦计算中的隐私保护 联邦学习提供了各种开箱即用的隐私优势。...)计算 密码安全聚合协议已经在商业联邦计算系统中部署了很多。...所有这些都可以通过使用联邦分析来完成。与联邦学习类似，联邦分析的工作方式是对每个设备的数据运行本地计算，并且只提供聚合的结果。
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腾讯“神盾-联邦计算”平台旨在撮合有数据需求的业务方和有价值变现需求的数据方之间展开合作。在合作过程中，神盾秉承始终保持各机构原始数据安全的原则，令各机构公平地享受联邦计算成果。...然而，在联邦计算的实际业务场景中，更多的是不平衡的多方知识分布，即强弱联邦系统。这时，该风险变得更为严重。...可见，在不平衡的联邦计算系统中，弱势方的隐私泄露量大大高于平衡态，增加了中小企业对接入联邦计算平台的安全顾虑。...标准联邦学习范式 非对称联邦学习范式 平衡联邦计算系统 25.0% 25.0% 不平衡联邦计算系统 130000% 25.0% 从以上表格可以看出，在不平衡的联邦计算系统中，神盾独创的非对称联邦学习范式将弱势方的隐私泄露量从...三、总结 这篇文章简介了腾讯“神盾-联邦计算”平台团队用新颖的角度定位到了业界通用的标准联邦学习范式中弱势方数据集隐私泄露问题，针对该问题，神盾首创非对称联邦学习范式，能够在保护弱势方数据样本ID隐私的前提下完成常见的联邦计算任务
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“神盾-联邦计算”平台的成型也正是这个时期，经过2-3个月系统评测、安全算法评测及现场答辩，2019年12月“神盾-联邦计算”代表腾讯获得了信通院颁发的基于多方安全计算的数据流通产品证书，全国首批获得该证书的团队只有...这是一个主要基于联邦学习、多方安全计算(MPC)、区块链、可信计算等安全技术的分布式计算平台，产品针对机器学习算法进行订制化的隐私保护改造，保证数据不出本地即可完成联合建模，最大化各个合作企业的数据价值...神盾联邦计算平台深度结合业务场景和需求，首创面向联邦成果分享的安全信息检索技术，解决联邦学习应用的重要隐私性问题，做到样本预处理-数据挖掘-联邦推理-联邦成果安全分享的完整、新型安全信息流。...神盾联邦计算平台已凭借该项成果递交多项国家专利申请。...在现在的腾讯“神盾-联邦计算”上，一个略懂算法的新手用户不需要编写任何脚本，也可以通过简单设置轻松完成整个联邦建模过程。
文章目录 1 联邦学习与隐私计算 1.0 联邦学习背景 1.1 横向联邦学习（HorizontalFederatedLearning，HFL） 1.2 纵向联邦学习（VerticalFederatedLearning...联邦学习与隐私计算 Federated Learning - 联邦学习 参考文献： 小白也能通俗易懂的联邦学习！...本次PaddleFL 1.0版本主要开源了MPC安全共享计算方案，支持横向、纵向、迁移等多个联邦学习场景，进一步降低企业联邦学习的门槛，使更多数据获取难的企业可以通过联邦学习受益。...基于不同的隐私保护技术，联邦推荐算法可以分为基于同态加密的联邦推荐算法、基于差分隐私的联邦推荐算法、基于本地差分隐私的联邦推荐算法和基于安全多方计算的联邦推荐算法。...推荐系统的联邦化 传统的推荐模型的联邦化方面的相关工作仍存在其他的隐私问题 在联邦推荐模型中，通过隐私保护技术来保护隐私方面会带来通信成本增加、计算复杂度增大和推荐性能下降等新的问题 联邦模型的训练方式与非联邦版本等价的同时
----一、 新春采购节新手推广大使邀新奖励2月16日0点 - 2月28日24点，新会员和1星会员的推广大使领取任务后，拉新客户数≥2，且单笔订单金额≥¥60，即可获得2次抽奖机会。...图片 二、 新春采购节高价值客户额外返佣奖励2月16日0点 - 2月28日24点，推广高价值订单可额外奖励返佣5%，单笔佣金上限限时膨胀至¥5000！...四、活动说明1、参与方式：推广大使参与【新春采购节新手推广大使邀新奖励】和【新春采购节高价值客户额外返佣奖励】两个活动，都需在活动有效期内（2月16日 - 2月28日）主动领取任务，若推广达标但在活动结束前未领取任务...3、如后续（2月月结之前）发生订单退款，需重新计算额外奖励的推广客户数是否达标，会导致推广大使已经获取的奖励失效，需扣除相应的奖励。...4、活动邀请实时进度查看：腾讯云推广大使邀新奖励>最新活动图片5、中奖记录查看图片更多3月新春采购节额外激励奖励敬请期待！
针对这一现象，腾讯神盾-联邦计算，把两个最常用的算法，梯度提升树（GBDT）和逻辑回归（LR）的计算过程进行重新组织。...而同态加密正是用到的其中一种方法，腾讯神盾-联邦计算把同态加密和机器学习算法结合起来，就成了当前最常见的联邦学习算法。...三、联邦梯度提升树和联邦逻辑回归 基于前文所述，通过同态加密来验证数据区分能力的基本原理，神盾-联邦计算对最常用的决策树类算法梯度提升树（XGBoost/GBDT）和线性模型类算法逻辑回归（Logistic...联邦逻辑回归：另一种可能性 神盾-联邦计算改造了的另一个常用算法则是逻辑回归。 上文提到过，同态加密的特性是明文加密之后求和再解密，等价于明文直接求和。...决策树算法：神盾通过矩阵计算优化，将同态密文的梯度直方图计算速度提升70%以上，使整体计算时间减少50%。 非对称联邦技术：通过掺入假样本保护金融机构的客户ID列表，同时不影响模型训练效果。
针对这一现象，腾讯神盾-联邦计算，把两个最常用的算法，梯度提升树（GBDT）和逻辑回归（LR）的计算过程进行重新组织。...而同态加密正是用到的其中一种方法，腾讯神盾-联邦计算把同态加密和机器学习算法结合起来，就成了当前最常见的联邦学习算法。...联邦逻辑回归：另一种可能性 神盾-联邦计算改造了的另一个常用算法则是逻辑回归。 上文提到过，同态加密的特性是明文加密之后求和再解密，等价于明文直接求和。...决策树算法：神盾通过矩阵计算优化，将同态密文的梯度直方图计算速度提升70%以上，使整体计算时间减少50%。 非对称联邦技术：通过掺入假样本保护金融机构的客户ID列表，同时不影响模型训练效果。...未来，神盾-联邦计算将继续致力于联通数据孤岛，让数据发挥更大价值的同时，助力业务发展。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 直播预告 8月13日 （周四） 15：00准时开播 《面向隐私保护的联邦计算系统》 腾讯云大学将隆重邀请 腾讯云高级研究员 刘洋 来为我们分享精彩的线上课程
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