4-4 基于区块链的可信联邦学习架构-陈川

总结

隐私计算概述

• 法律法规：近年来，中国政府密集出台了多项政策法规，强化了对个人信息保护的要求，包括《中华人民共和国密码法》、《中华人民共和国网络安全法》等，明确数据保护的重要性。
• 行业标准：国内外相继制定了隐私计算相关的技术标准，以规范隐私计算技术的发展和应用。
• 市场前景：随着大数据市场规模的持续增长和隐私保护需求的增加，预计未来几年隐私计算市场将保持强劲增长态势。

区块链+隐私计算

• 融合趋势：区块链与隐私计算的结合被认为是解决数据共享与隐私保护的有效途径。
• 技术融合案例：微众银行、蚂蚁链等机构推出了集成区块链与隐私计算技术的产品，如WeDPR-PPC和FAIR平台，以解决数据共享过程中的安全和确权问题。

研究工作进展

• 联邦学习概念：Konečný等人于2015年引入联邦学习概念，旨在处理数据分布广泛的情况下的模型训练问题。
• 联邦学习应用：在自然语言处理、个性化服务、医疗影像分析等领域均有成功应用，展示了联邦学习在提高模型泛化能力和效率方面的潜力。
• 联邦学习挑战与解决思路：面对系统异构性、数据不平衡、通信成本高等问题，提出了去中心化联邦架构等解决方案，以提升联邦学习的效率和安全性。

去中心化联邦架构

• BrainTorrent：基于P2P协议实现的去中心化联邦学习架构，允许节点通过P2P方式进行聚合操作。
• Gossip协议：基于Gossip协议的去中心化联邦学习，通过节点间的随机通信完成数据聚合。
• 区块链技术：利用区块链技术确保数据传输的透明性和安全性，同时支持节点之间的可信协作。

综上所述，隐私计算和区块链技术在确保数据安全与隐私保护的同时，也促进了数据的共享和高效利用，为解决大数据时代的数据治理难题提供了有效途径。随着技术的不断进步和应用的深入，未来有望在更广泛的领域发挥重要作用。