神盾非对称联邦：增强数据隐私保护的新型计算框架

"6-1用非对称联邦保护客户隐私.pdf" 在当前的数字化时代，数据的价值不言而喻，但数据隐私和安全问题日益突出。非对称联邦是一种创新的解决方案，旨在保护客户隐私的同时，促进不同机构间的数据协作。本资料由腾讯云-大数据平台产品中心的高级数据分析工程师王礼斌分享，阐述了非对称联邦计算如何解决经典联邦学习的局限，以及在实际应用场景中的应用。 首先，非对称联邦的提出主要是为了解决传统联邦学习中的一些问题。传统的联邦学习，尤其是纵向联邦计算，往往受限于数据样本量小、数据时效性差，这可能导致模型的效果难以保证。非对称联邦通过改进算法和方法，使得数据不出本地，即可进行模型训练，从而提高数据利用效率和模型效果。 非对称联邦的核心机制包括非对称求交、特征工程和联邦算法。非对称求交允许不同的参与者根据特定规则交换加密的中间结果，而非原始数据，这样可以在保护数据隐私的同时进行有效的数据匹配。特征工程在非对称联邦中扮演重要角色，它使得各参与方能够利用加密的特征进行模型构建，而不泄露敏感信息。联邦算法则是实现这一目标的技术基础，通过加密通信和解密运算，确保数据安全的同时完成联合建模。 神盾联邦计算平台是腾讯云推出的一种基于多方安全计算的分布式计算解决方案。它针对机器学习算法进行了隐私保护改造，确保在数据不出本地的前提下，实现模型训练。神盾有效地解决了数据孤岛问题，使得企业能够在遵守法规、保护数据安全的前提下，最大化数据价值。 在实际应用中，例如在金融风控领域，银行或金融机构可能因为严格的审批制度和法律约束，导致数据获取困难，影响模型效果。非对称联邦计算可以打破这种困境，通过数据不出本地的方式，快速获得最新样本进行模型训练，提高风控模型的AUC（曲线下面积）和KS（Kolmogorov-Smirnov统计量），增强模型的排序性能和区分度。 具体案例展示了非对称联邦计算的实际效果。如银行与数据服务提供商之间的合作，通过联邦计算，银行能够在不暴露原始数据的情况下，使用数据服务提供商的特征进行联合建模，提高了逾期模型的效果。同样，A公司和B公司在注册-进件转化预测模型上进行联合建模，联邦计算相比于各自独立建模，提升了AUC和KS值，促进了营销投放业务的精准和高效。 非对称联邦计算是应对数据隐私挑战的一种有效策略，它能够促进数据共享，提升模型性能，同时保护了参与方的数据安全，对于金融、医疗、零售等多个领域具有广泛的应用前景。