知识联邦：打造安全的人工智能生态——同盾科技白皮书

"2019-同盾科技-同盾科技知识联邦白皮书.pdf" 同盾科技的这份知识联邦白皮书深入探讨了隐私计算行业中的关键议题，特别是如何在保护数据安全和隐私的同时，推动人工智能的发展。白皮书主要分为四个章节，详细阐述了知识联邦的背景、概念、分类以及相关的知识联邦平台——智邦。 在第一章中，白皮书首先介绍了数据孤岛和隐私换便利的现象，指出这两个问题阻碍了数据的高效利用。接着，它讨论了数据安全与隐私保护的新挑战，包括相关概念的定义，以及数据可用不可见的趋势。在此背景下，知识联邦作为一种新兴的技术概念应运而生，它结合了大数据、人工智能和密码学的优势，旨在创建一个既能保护隐私又能促进数据合作的生态系统。 第二章详细解释了知识联邦的基本概念。知识联邦不仅仅是数据的联合，更是一种基于数据的智慧联合。它强调了从数据联邦到知识联邦的演进，以及知识联邦与其他相关技术（如联邦学习、区块链、隐私计算、安全多方计算、可信执行环境、分布式机器学习和差分隐私）之间的关系。这些关系展示了知识联邦在确保数据安全性和隐私性方面的全面性和创新性。 第三章对知识联邦进行了分类，包括按联邦阶段（信息层、模型层、认知层和知识层）、数据特点（跨样本联邦、跨特征联邦和复合型联邦）、对象类型（个体间联邦、机构内联邦和机构间联邦）以及应用目的（联邦共享、联邦计算、联邦学习、联邦预测和联邦推理）的分类。这些分类帮助读者理解知识联邦在不同场景下的具体应用和功能。 第四章聚焦于知识联邦平台——智邦，这是一个开放生态的平台，涉及多种角色的参与和互动。白皮书指出了实施平台面临的挑战，如建立可信第三方、保障数据提供者的公平性、评估数据质量和贡献、设计有效的激励机制以及确保数据安全性等。通过智邦平台，同盾科技试图解决这些问题，推动知识联邦技术的实际落地和广泛应用。 这份白皮书是了解知识联邦及其在隐私计算领域应用的重要参考资料，对于理解如何在保护个人隐私的同时推动人工智能和大数据分析的协同作用具有重要意义。