电信行业的联邦学习应用和实践
1. 电信行业的联邦学习应用需求
-
数据隐私保护政策法规逐步深入:
- 国家法律和标准:《数据安全法》(2021)、《个人信息保护法》(2021)、《信息安全技术—数据交易服务安全要求》等。
- 数据孤岛效应:企业内外部数据难以互通,形成“数据孤岛”。
- 市场政策双驱动:数据流通需求和政策环境为联邦学习提供了新的市场机遇。
-
数据价值:
- 电信行业数据具备全面性、多维性、连续性和完整性,可应用于金融、交通、公共安全等领域。
- 通过数据融合,电信行业可为其他行业提供精准营销、电信反欺诈等服务,进一步激发数据要素的价值潜能。
2. 电信行业的联邦学习应用案例
-
内部业务改善:
- 利用联邦学习平台进行数据脱敏、特征工程等,实现跨域建模,提升业务效率。
-
外部数据应用:
- 通过安全求交、隐私信息检索等技术,实现跨行业数据融合,如电信与银行的合作,进行精准营销和反欺诈。
-
网络数据分析:
- 通过横向和纵向联邦学习,分析5G网络数据,提升用户体验。
3. 电信行业联邦学习标准化进展
-
标准化提案:
- 多NWDAF间的联邦学习体系:已被3GPP采纳为标准。
- 与3GPP、IEEE、ITU-T等组织合作,推进联邦学习相关技术标准的制定。
-
平台认证:
- 亚信科技联邦学习平台通过中国信通院可信隐私计算评测,涵盖资源调度管理、数据处理能力、算法实现等多方面。
总结
电信行业通过联邦学习技术,解决了数据孤岛和隐私保护问题,促进了数据安全共享和应用创新。亚信科技等企业在该领域进行了广泛探索,推动了相关标准的制定和平台的认证。未来,联邦学习将在电信行业中发挥更大作用,助力数据经济的增长。