当下数据价值挖掘受隐私保护掣肘,常常形成“数据孤岛”,“隐私计算”常被认为是破解该问题的有效方式。然而,隐私计算的发展和落地也面临着巨大的挑战,即安全与效率二者之间的平衡问题。对此,在日前召开的“联邦学习安全效率与开源生态”线上论坛中,加拿大皇家科学院及工程院两院院士、FATE开源社区技术指导委员会主席杨强认为,可信联邦学习能兼顾安全与效率,在二者间实现平衡。...
效率问题一直是隐私计算行业的重中之重。业界认为,要解决隐私计算的效率问题,需要结合具体企业、具体业务,进行具体分析,选择最适配的基础构建组件,而不是强行追求统一的方式。隐私计算可信联邦学习的未来是多技术、多方案融合并举的,要选择最能落地的来提升效率。选择对自己最有效率的基础构建组件只是第一步,继续优化和加速这个基础构建组件是第二步。双管齐下,效率才能真正提升。 ...
需要强调的是,即使可以使用传统的回收策略从混合正极材料类型中提取重要金属,回收过程中不同正极材料之间的相互作用也会对产品质量产生不利影响。因此,了解回收方面的正极材料类型信息显著影响直接回收路线的选择,并最终提高产品质量、盈利能力和可持续性。 联邦机器学习是不错的解决方法 联邦机器学习作为一种分布式和隐私保护范式,有潜力通过协作机器学习解决多方协作(相当于电池数据量和多样性)和隐私问题。...
多方安全计算多方安全计算最初是由姚期智院士提出,源于解决一个百万富翁的问题,即两个互相不想透露自己有多少钱的富翁,如何比较出谁更有钱的问题。安全多方计算是指一组相互不信任的参与方各自拥有秘密数据,协同计算一个既定函数。参与方除了获得计算结果,无法获得之外的任何信息。联邦学习及群体学习联邦学习是指保证数据不出本地,多方共同构建机器学习模型进行训练的方法。...
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