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华球足球:支持安全多方查询

时间:2020/5/19 17:04:55   作者:   来源:   阅读:0   评论:0
内容摘要:最近,同敦知识联盟发布了一份很有分量的白皮书。白皮书对知识联盟的背景、定义、平台、挑战、场景应用和未来发展前景进行了全方位、全景式的分析,为现场探索者提供了有价值的行业参考。知识联盟:实现“数据可用和数据不可见”联邦学习最早由谷歌于2016年提出,知识联盟的范围比联邦学习更大。联...
最近,同敦知识联盟发布了一份很有分量的白皮书。白皮书对知识联盟的背景、定义、平台、挑战、场景应用和未来发展前景进行了全方位、全景式的分析,为现场探索者提供了有价值的行业参考。

知识联盟:实现“数据可用和数据不可见”

联邦学习最早由谷歌于2016年提出,知识联盟的范围比联邦学习更大。联邦学习只是知识联合的一个子集,主要关注安全的联邦建模。

根据同盾知识联盟白皮书,知识联盟是国内自主可控、全球领先的技术体系。在解决数据碎片化和隐私保护问题的同时,系统可以进一步进行跨源、跨域的知识发现、表示、归纳、推理和演绎。它侧重于在数据到知识的“整个生命周期”中安全知识的创建、管理、使用和监督。设计目标是一个完整的面向生产环境的知识联盟生态系统,致力于推动下一代人工智能。

知识联盟可以将数据转化为信息、模型、认知或知识,使数据隐形,进而通过联盟实现数据的可用性。知识联盟基于安全知识创造、共享和推理的多方数据,创造安全的人工智能,实现“数据可用性和不可见性”。

知识联盟:数据安全共享技术的发展趋势

知识联盟白皮书对知识联盟及相关技术进行了深入的分析和解读。在技术层面,知识联盟采用了弱集中化的分布式方法,这与传统的强集中化和完全分散化有很大的不同。在强集中模式下,中心节点将收集并保存所有参与者的数据。所有的计算和学习都在中心节点完成。强集中化模式存在潜在的数据安全风险,隐私保护难以遵守。在去中心化模式下没有中心节点,所有的参与者都需要相互连接。当节点规模较大时,非集中化导致通信成本很高,达成一致的效率较低。然而,在弱集中模式下,原始数据保存在本地区域,不会离开本地区域。计算和学习仍然在当地进行。中心节点只安全聚合参与者的模型知识。弱集中模式实现了效率与安全之间的平衡,是安全多方应用更加实用可行的解决方案。这种模式特别适合于监管较强的行业应用,有利于监管部门开展合规监管。

此外,知识联邦是一个统一的安全多方应用框架,支持安全多方查询、安全多方计算、安全多方学习、安全多方推理等联合应用。它与联邦学习、区块链、隐私计算、安全多方计算等技术领域有着密切的联系。在借鉴相关技术的同时,也具有一定的原创性,尤其是在认知层和知识层的联合上,属于自主创新。

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