2023年11月北京金融科技产业联盟发布《金融数据要素流通技术与应用研究》报告，针对我国数据要素流通潜力大但利用率低、流通不畅及交易体系不健全的痛点，响应“数据...

2023年11月北京金融科技产业联盟发布《金融业数据分类分级与保护应用研究》报告。报告结合《数据安全法》《个人信息保护法》及金融行业标准，采用案例研究法梳理工行...

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第一章：报告基础信息 报告标题：金融业隐私计算联合建模技术与应用研究 发布机构：北京金融科技产业联盟 发布时间：2023年11月 行业标签：泛金融 产品标签：#...

北京金融科技产业联盟于2023年1月发布《FATE 隐私计算开源框架金融行业技术应用报告》。报告指出，随着《数据安全法》等法规实施，金融行业亟需解决数据流通与隐...

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腾讯云天御针对零售信贷行业面临的黑灰产AI攻击、传统风控模式滞后、客群下沉及数据合规要求升级等困境，基于20余年海量欺诈样本优势，提供覆盖贷前、贷中、贷后全生命...

除了编排硬件，去中心化AI训练还需要在软件方面进行算法上的改变。这就是联邦学习——一种分布式机器学习的形式——发挥作用的地方。

作者：Imen Grida Ben Yahya, Ejaz Sial, Kaniz Mahdi

作者： HOS(安全风信子) 日期： 2026-03-17 主要来源平台： ModelScope 摘要： 作为数字世界的守护者，我使用联邦学习技术实现分布...

作者简介： 一个平凡而乐于分享的小比特，中南民族大学通信工程专业研究生在读，研究方向无线联邦学习

联邦学习（Federated Learning, FL）本是隐私保护的「救星」，却可能因梯度反转攻击（Gradient Inversion Attacks, G...

祝您假日愉快！这是我们本年度倒数第二期每周播客，Shahin和Doug将用短短8分55秒快速回顾高性能计算与人工智能（HPC-AI）世界的最新进展，内容包括：

笔记所对应课程链接或课程首页链接 https://www.secretflow.org.cn/community/mooc_latest

两者若能结合，风控模型的效果将大幅提升。然而，受限于《数据安全法》与个人隐私保护，双方无法直接交换原始数据（Raw Data）。如何在数据不出域的前提下，联合两...

在当今的推荐系统中，利用图像和文本等多模态信息来辅助决策已是标配。然而，当这一需求遭遇联邦学习 —— 这一要求「数据不出本地」的隐私保护计算范式时，情况变得极其...

具身人工智能（Embodied AI）系统通过物理实体与环境互动，收集和处理海量环境数据，其中可能包含大量敏感信息。随着GDPR、CCPA等隐私法规的实施和公众...