杨强教授新番！破解机器学习数据孤岛和数据保护难题
一只小狐貍帶你解鎖 煉丹術(shù)&NLP?秘籍
移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)這把“溫柔刀”，帶來巨大便利之余，也將我們的個(gè)人數(shù)據(jù)放進(jìn)了櫥窗，為“推動(dòng)信息技術(shù)發(fā)展”而供人調(diào)取。
我們都清楚網(wǎng)絡(luò)“裸奔”的行為很混亂，但你知道到底有多亂嗎？真相，可能遠(yuǎn)比想象中嚴(yán)重。
近日，某銀行都會(huì)因?yàn)椤按罂蛻簟币蠖孤犊蛻袅魉?#xff0c;那么在這個(gè)高度開放的互聯(lián)網(wǎng)世界里，存放著我們隱私的安全小屋又能安全到哪里去？
▼?特斯拉最近曝出因數(shù)據(jù)保護(hù)不力，導(dǎo)致用戶隱私泄露的問題。
▼ 今年3月，新浪微博因用戶查詢接口被惡意調(diào)用，5.38億微博用戶數(shù)據(jù)泄露。
無論是工信部隔三差五曝出的違規(guī)收集數(shù)據(jù)，還是新聞里時(shí)時(shí)可見的隱私泄露問題，在當(dāng)前大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的社會(huì)環(huán)境下，數(shù)據(jù)隱私安全成為了全民探討的重要議題。
信息技術(shù)的發(fā)展，離不開由我們?cè)谥悄芙K端（手機(jī)及其他設(shè)備等）上產(chǎn)生或推斷出的個(gè)人數(shù)據(jù)，如瀏覽習(xí)慣、點(diǎn)擊頻次等，來推動(dòng)個(gè)性化應(yīng)用和服務(wù)的發(fā)展。
尤其在AI領(lǐng)域，這一情況更為明顯，依賴于持續(xù)的數(shù)據(jù)感知、收集，并上傳至服務(wù)端進(jìn)行深度分析與訓(xùn)練，AI才能迎來蓬勃發(fā)展。但底層未經(jīng)審查、不透明的數(shù)據(jù)收集和聚合協(xié)議，很可能造成嚴(yán)重的數(shù)據(jù)安全威脅和隱私風(fēng)險(xiǎn)。
要解決這樣的困境，僅僅靠傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法已經(jīng)出現(xiàn)瓶頸。
我們需要一個(gè)既滿足隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全，又可實(shí)施的解決方案—聯(lián)邦學(xué)習(xí)l。
什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí)
聯(lián)邦學(xué)習(xí)希望做到各個(gè)企業(yè)的自有數(shù)據(jù)不出本地，而聯(lián)邦系統(tǒng)可以通過加密機(jī)制下的參數(shù)交換方式，即在不違反數(shù)據(jù)隱私法規(guī)情況下，建立一個(gè)虛擬的共有模型。這個(gè)虛擬模型就好像大家把數(shù)據(jù)聚合在一起建立的最優(yōu)模型一樣。但是在建立虛擬模型的時(shí)候，數(shù)據(jù)本身不移動(dòng)，也不泄露隱私和影響數(shù)據(jù)合規(guī)，也就是“數(shù)據(jù)不動(dòng)，模型動(dòng)”。這樣，建好的模型在各自的區(qū)域僅為本地的目標(biāo)服務(wù)。在這樣一個(gè)聯(lián)邦機(jī)制下， 各個(gè)參與者的身份和地位相同，而聯(lián)邦系統(tǒng)幫助大家建立了“共同富裕”的策略，也就是“風(fēng)險(xiǎn)不增，效益增”。這就是為什么這個(gè)體系叫做“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”。
聯(lián)邦學(xué)習(xí)的價(jià)值
如何學(xué)習(xí)聯(lián)邦學(xué)習(xí)
首部全面、系統(tǒng)論述聯(lián)邦學(xué)習(xí)的中文著作《聯(lián)邦學(xué)習(xí)》現(xiàn)已上市，可以作為廣大學(xué)習(xí)者入門和探究聯(lián)邦學(xué)習(xí)的第一本書！
本書詳細(xì)描述了聯(lián)邦學(xué)習(xí)如何將分布式機(jī)器學(xué)習(xí)、密碼學(xué)、基于金融規(guī)則的激勵(lì)機(jī)制和博弈論結(jié)合起來，以解決分散數(shù)據(jù)的使用問題。介紹不同種類的面向隱私保護(hù)的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案以及技術(shù)背景，并描述一些典型的實(shí)際問題解決案例。
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本書知識(shí)體系
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業(yè)內(nèi)頂級(jí)陣容，權(quán)威專著
? 傾情作序??
張鈸 /?中國(guó)科學(xué)院院士，清華大學(xué)人工智能研究院院長(zhǎng)
? 聯(lián)合力薦??
（按姓氏拼音排序）
高文 /?中國(guó)工程院院士，北京大學(xué)教授，鵬城實(shí)驗(yàn)室主任
李開復(fù) /?創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)兼CEO
梅宏 /?教授，中國(guó)科學(xué)院院士，歐洲科學(xué)院外籍院士，IEEE Fellow，中國(guó)人民解放軍軍事科學(xué)院副院長(zhǎng)
肖鋼 /?第十三屆全國(guó)政協(xié)經(jīng)濟(jì)委員會(huì)委員
周志華 /?南京大學(xué)人工智能學(xué)院院長(zhǎng)，歐洲科學(xué)院外籍院士，ACM/AAAI/IEEE Fellow
? 作者團(tuán)隊(duì)??
楊強(qiáng) /?微眾銀行的首席人工智能官（CAIO），香港科技大學(xué)（HKUST）計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系講席教授。
劉洋 /?微眾銀行AI 項(xiàng)目組的高級(jí)研究員。
程勇 /?微眾銀行AI 項(xiàng)目組的高級(jí)研究員。
康焱 /?微眾銀行AI 項(xiàng)目組的高級(jí)研究員。
陳天健 /?微眾銀行AI 項(xiàng)目組的副總經(jīng)理。
于涵 /?新加坡南洋理工大學(xué)（NTU）計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院助理教授，微眾銀行特聘顧問。
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?第一章簡(jiǎn)介?
本書第1章即將圍繞當(dāng)前人工智能面臨的挑戰(zhàn)，以及聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以作為一個(gè)有效的解決方案，并介紹聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分類和發(fā)展。同時(shí)論述：聯(lián)邦學(xué)習(xí)將作為下一代人工智能大規(guī)模協(xié)作的基礎(chǔ)，能迎合技術(shù)和社會(huì)的需求，承擔(dān)起人工智能在發(fā)展和應(yīng)用中的重任。
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的杨强教授新番！破解机器学习数据孤岛和数据保护难题的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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