图联邦学习进展与应用总结
联邦学习的必要性与应用
- 数据安全合规：随着数据安全合规要求日益严格，联邦学习提供了在不共享原始数据的情况下进行模型训练的解决方案，保障数据隐私与安全。
- 金融行业应用：在金融领域，联邦学习通过跨地域、跨机构、跨账户的数据整合，实现了对资金流、数据流、信息流的有效挖掘，尤其在车险理赔、跨境反洗钱、私募机构操纵股价、理财资金挪用、加密货币交易所安全等方面发挥重要作用。
联邦学习的分类与架构
- 分类：根据数据拥有方与数据集组织方式，联邦学习分为跨设备、跨机构的横向与纵向联邦学习，以及迁移联邦学习。
- 架构：联邦学习架构主要包括CS架构（仲裁者服务器）、P2P架构与委员会架构，分别针对不同需求提供高效协作机制。
经典算法与模型
- 简单应用：基于横向图联邦模型，如同类型金融机构间的反洗钱合作，实现节点类型预测以识别非法账户。
- Non-IID处理：采用采样方法与学习权重调整策略解决非均匀数据问题，提高模型泛化能力。
- 异构图处理：针对包含多种关系类型的异构图，如保险车险反欺诈场景，通过不同关系类型计算不同图嵌入与引入伪标签修正本地标签。
- 非CS架构：在对等金融机构间采用非中心化SGD学习等方法，实现高效协同训练。
平台架构与金融应用
- 平台架构：通用的图联邦平台支持从数据接入到模型训练的全流程，如FedGraphNN等开源平台提供了标准化的实现框架。
- 金融应用实例：跨机构反洗钱通过图统计、图嵌入与节点预测技术实现AML预警，社交数据辅助车险反欺诈通过结合社交网络信息提升模型准确性。
发展展望
- 技术挑战：未来将面临复杂图处理、非均衡网络、动态异构网络、时空关系下的图网络处理等技术难题，以及联邦安全、图联邦计算的隐私保护等问题。
- 平台建设：构建全面的联邦学习平台，涵盖存储、查询、计算、通信、数据对齐、可视化、任务管理、建模调参、部署应用等功能，促进联邦学习的普及与应用。
此总结概括了图联邦学习的关键概念、应用场景、技术架构与未来发展趋势，旨在提供一个全面而清晰的概览。
