【摘 要】
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随着人工智能技术的迅猛发展,公安大数据已被广泛运用于各警种的案件侦破中,并全面革新了案件的侦破方式.但在实战业务中,因各部门数据系统间存在交互的安全限制,阻碍了大数据系统间的深度融合.针对该问题,通过分析目前公安大数据的应用现状,探索现有数据与联邦学习技术相结合的应用前景.展望了通过横向联邦学习技术提升声纹识别大数据平台的模型精度,以及探索通过纵向联邦学习实现基于多方的大数据预测,从而在保护核心涉密数据安全的前提下,更好地发挥公安大数据的作用.
【机 构】
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江苏警官学院;江苏省徐州市公安局云龙分局;江苏省南京市公安局江宁分局
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随着人工智能技术的迅猛发展,公安大数据已被广泛运用于各警种的案件侦破中,并全面革新了案件的侦破方式.但在实战业务中,因各部门数据系统间存在交互的安全限制,阻碍了大数据系统间的深度融合.针对该问题,通过分析目前公安大数据的应用现状,探索现有数据与联邦学习技术相结合的应用前景.展望了通过横向联邦学习技术提升声纹识别大数据平台的模型精度,以及探索通过纵向联邦学习实现基于多方的大数据预测,从而在保护核心涉密数据安全的前提下,更好地发挥公安大数据的作用.
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