CCAI 2022专题论坛丨联邦学习破题隐私计算的安全与效率问题

CCAI 2022专题论坛丨联邦学习破题隐私计算的安全与效率问题
2022年09月30日 23:03 中国人工智能学会CAAI

2022年10月30-31日,主题为“湘聚智造·凝创未来”的第八届中国人工智能大会将在湖南长沙举行。届时,大会将举办12场专题论坛,其中《隐私计算与联邦学习产业论坛》将聚集来自学术界和产业界在内的16位专家,共同聚焦可信联邦学习在推动隐私计算发展方面的研究成就和落地经验,促进AI技术与数据资源的安全整合。

隐私计算迎来规模化应用的新历程

自从有了信息和数据的传输,隐私与安全就是最重要的考量,由此推动了隐私计算技术的出现和发展。在大数据时代,AI技术让数据的价值得以充分发挥,为政府和企业在决策、管理、研发、服务、生产、营销等各层面工作上提供科学化、智能化、系统化的支持。

隐私计算的进步,让数据的利用脱离了孤岛限制,数据除了在本系统内安全使用外,还可以在包含多个数据系统的大生态里,以一种“可用而不可见”的方式安全流通和共享,在金融、政务、医疗、广告等行业得到规模化应用。

联邦学习安全与效率问题

如果说隐私计算是道,那么联邦学习就是法。虽然隐私计算能够有效促进人工智能向更多行业落地,但也并非一帆风顺,特别是随着不同行业、不同企业、不同机构之间的合作关系越来越深,数据结构日益复杂。这就意味着安全风险随之升高、效率也会降低。另一方面,不同国家、不同地区之间关于数据保护的政策和法规也不同,必然存在壁垒。

被业界认可的联邦学习应运而生,这个从诞生到被多个行业接受的创新思路,在短短的7年时间里已经发展成为主流的解决方案,不仅有效解决了隐私计算中的安全和效率问题,且已进入探索和建立行业标准的阶段。

《隐私计算与联邦学习产业论坛》将围绕隐私计算如何推动人工智能更广泛落地、联邦学习如何促进隐私计算进步等关键课题,从学术交流和技术分享的角度,为产业各界提供交流平台,拓展隐私计算与联邦学习行业应用的深度和广度。

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