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光大科技加入命运联邦学习社区技术指导委员会(TSC) 并贡献了关键算法源代码

近日,由光大科技基于“可验证秘密共享技术”开发的全球首个工业级联邦学习框架——“联邦AI技术使能器(FATE)”社区在成为首家银行系科技公司源码贡献者获得通过,并获得专家一致认可。正式成为联邦学习社区技术指导委员会(Technical-Steering-Committee)成员,在未来共同制定联邦学习发展方向,成为金融科技联邦学习领域规则制定者,为光大未来扩大学习生态系统奠定了坚实的基础。

联合学习作为人工智能的一项新的基础技术,旨在保证大数据交换过程中的信息安全、保护终端数据和个人隐私、确保合法合规的前提下,在多个参与者或计算节点之间开发高效的学习算法。2019年2月,全球首个工业级联邦学习框架FATE(联邦AI技术使能器)正式发布。FATE提供了基于数据隐私保护的分布式安全计算框架,为机器学习、深度学习和迁移学习算法提供高性能安全计算支持,并建立了开源技术社区,汇聚各方智慧,共同规划联邦学习的未来发展。

光大科技加入命运联邦学习社区技术指导委员会(TSC) 并贡献了关键算法源代码 科学快报 第1张

2020年底,经过近半年的科学研究,光大,联邦学习技术专家李钰,探索出一种新的基于可验证秘密共享技术的联邦学习安全协议。在此基础上,他实现了联邦学习平台的多方安全求和算法,并将这一成果贡献给联邦学习FATE开源社区,成为金融领域第一个社区源代码贡献者。

同时,光大科技大数据研究团队负责人王鹏,代表公司成为了FATE联邦学习社区技术指导委员会(TSC)成员,深入参与了FATE联邦学习框架的发展路线规划,对联邦学习技术的发展方向起到了关键性的引导作用,充分证明了光大科技在联邦学习技术领域的领先水平。

同时,随着技术更新的迭代,近年来,光大科技深入探索联邦学习技术实践落地,通过可验证秘钥共享等技术解决行业内外数据隐私与数据共享矛盾。通过建立准确快速的联邦学习模型,解决了金融风险控制和营销场景下的数据隐私安全计算问题,从而推动更多金融科技成果落地,为金融服务提供更具创意的实践路径。

未来,光大科技将作为TSC成员,不断促进联邦学习技术在金融领域方向的良性发展,持续与国内外高校、金融机构展开合作,驱动金融行业安全合规下的数据共享与应用场景创新,更好地发挥联邦学习在金融领域数字化及智能化业务转型中的关键作用。