【摘 要】
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如何在保障涉密数据安全的前提下,打破企业间的数据壁垒,跨界联合建模,是大数据时代亟待解决的问题。文中针对隐私保护和联合建模的矛盾,对联邦学习框架展开深入研究,探讨了
【机 构】
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中国再保险（集团）股份有限公司博士后科研工作站,中国科学院计算技术研究所,中国电子科技集团公司电子科学研究院,中国再保险（集团）股份有限公司信息技术中心
【基金项目】
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中国博士后科学基金(2019M650044)
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如何在保障涉密数据安全的前提下,打破企业间的数据壁垒,跨界联合建模,是大数据时代亟待解决的问题。文中针对隐私保护和联合建模的矛盾,对联邦学习框架展开深入研究,探讨了联邦学习模型产生的技术背景,模型原理和学习过程;分析了不同类别的联邦学习模型的建模方法和适用场景;讨论了联邦学习模型在涉密数据处理中应用的可行案例。研究发现,联邦学习模型可以在保障涉密企业数据安全的前提下,联合多方数据,充分挖掘大数据价值。
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