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智慧城市的联邦学习

联邦学习为数据共享和保护的两难提供了解决方案。这种加密的分布式机器学习技术,参与各方可以在不披露底层数据和底层数据的加密(混淆)形态的前提下共建模型,实现各个企业的自有数据不出本地,通过加密机制下的参数交换方式,建立一个虚拟的共有模型。
2019-09-11

【来源:亿欧网《为什么说联邦学习将成为智慧城市的下一个风口?》2019.06

 

数据是人工智能时代最重要的资源之一,数据的共享不仅能让人工智能得到更好的发展,也能催生更多人工智能的应用。但问题在于,数据共享和数据保护似乎难以同时保障,如果要共享数据,数据的安全就容易受到威胁;而如果要严密地保护数据,那么一个个信息孤岛就难以打破。

如何解决这样的问题?答案就是联邦学习。

联邦学习,实际上是一种加密的分布式机器学习技术,参与各方可以在不披露底层数据和底层数据的加密(混淆)形态的前提下共建模型,实现各个企业的自有数据不出本地,通过加密机制下的参数交换方式,建立一个虚拟的共有模型。在这样的机制下,参与各方就能成功打通数据孤岛,走向共同发展。

中兴网信联合创始人、香港智慧城市联盟委员张志刚认为,联邦学习必然是智慧城市的下一个风口。他提到,继欧洲数据隐私保护法 GDPR 出台,中国版的数据隐私保护法案也呼之欲出。以信息化为基础的虚拟城市——智慧城市建设如火如荼,几乎成为每个城市的标配,其产业之大,影响之深远,建设之复杂,成为全球各行业共同关注的目标。

同时,在基于智能城市大数据平台发展演进的 AI 独角兽企业越来越多,怎么解决大量智慧城市数据共享、智慧城市系统重复建设资金、以及怎么提供给更多独角兽企业更多安全的数据,这些都是智慧城市建设不得不面对的问题。

张志刚提到,目前智慧城市能分为三个阶段。第一阶段是数字城市,这个阶段主要以智慧感知层建设为主,即部署智能终端及业务应用,目前大部分城市还处于这个阶段。第二阶段是智能城市,这个阶段已经基本完成了数字化,以网络层,即神经和大脑的建设为主,但张志刚认为,这个阶段尚未真正开始,还处于一片混乱之中。第三阶段,才能叫做智慧城市,这个阶段主要是建设应用,是一个融合多维度数据,产生新型产业链应用的阶段。

融合多维数据的前提,是要保障数据安全,因此联邦学习未来将智慧城市发展中,成为不可或缺的必需品。当未来数据能够共享共用,或许在大数据领域还能催生出新的细分行业,以及新的独角兽企业。

联邦学习除了能帮助打破信息孤岛,在保障数据安全的方面也大有裨益。

平安集团首席安全运营官李洋认为,当前人工智能已上升为国家战略,也逐渐与云计算、大数据、区块链等成为新一代的关键信息基础设施,并成为网络空间先进技术领域研究的热点和焦点。但是,目前人工智能、网络空间的安全问题,令人十分担忧。

联邦学习能够成为破解难题的办法之一。李洋认为,目前人工智能、大数据大部分都基于云实现,联邦学习适合在云端实现,联邦学习和云的结合或许是未来的趋势,但在此之前,还有非常多关乎具体实践的问题等待解决。

张志刚也认为,联邦学习仍处于发展阶段,在具体实践中仍需要慢慢摸索。但不可否认的是,未来在数据的规模越来越大,数据安全的越来越被重视的趋势下,联邦学习一定会成为人工智能、智慧城市建设中,不可或缺的保卫者。

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