腾讯安全联邦学习：保护隐私的数据挖掘新策略

腾讯安全联邦学习.pdf是一份由腾讯安全发布的白皮书，详细探讨了联邦学习在当前大数据和人工智能背景下的重要性以及其应用。随着云计算和大数据技术的飞速发展，数据量剧增，使得AI技术得以处理并挖掘其中的价值。然而，数据隐私和安全问题成为全球关注的焦点，各国出台了一系列严格的法规来保护个人隐私和商业秘密，如GDPR、CCPA等，这促使了联邦学习的诞生。 联邦学习起源于2016年，谷歌的研究科学家Brendan McMahan等人提出了一种分布式学习模式，即在不泄露用户原始数据的情况下，多个设备或机构通过协作在本地进行机器学习。这种方式避免了数据孤岛现象，使得大数据和AI可以在尊重隐私的前提下实现无缝结合，有效挖掘和利用数据的价值。腾讯安全联邦学习应用服务则在此基础上，提供了两种主要服务：纵向联邦学习和横向联邦学习，旨在帮助企业解决在遵守数据法规的同时提升数据分析效率。 纵向联邦学习适用于垂直领域内不同机构间的协作，而横向联邦学习则关注横向行业的数据共享，两者都强调在保护隐私的前提下实现知识共享。白皮书中还列举了腾讯安全联邦学习在金融风控、营销风控和智能终端领域的实际应用案例，展示了其在保障数据安全的同时推动业务增长的潜力。 未来，随着数据隐私保护法规的持续演进和技术的进步，联邦学习的应用将更加广泛，腾讯安全将继续致力于提供更安全、高效的联邦学习解决方案，以适应不断变化的数据环境。这份白皮书不仅是对联邦学习理论的深入解析，也是腾讯安全在实践层面的具体实践指南。