&emsp；&emsp；[IT新闻]摘要：和平科技联邦情报平台蜂箱，商业级的数据仓库解决方案
人工智能的发展，需要大量的数据和大数据的新时代，隐私是最有可能突破红线。如何有效地解决了人工智能的当前领域的发展问题？一个联邦研究，成为最热门的技术研究。在此背景下，联邦安全科技自主研发的智能平台蜂巢已成为解决当前的数据隐私保护问题的主要工具。联邦情报平台允许你建立从分布的所有者跨数据模型蜂窝数据的集合，可广泛应用于各种领域，具有安全性，私密性，合法性的特点，这样不仅考虑到AI培训，还避免数据泄露的风险。
“蜂巢”，顾名思义，如果数据比作花粉，蜂巢成为在蜂巢各种花粉聚集的地方，你可以使用一个特定的模式，输出彩色蜂蜜。它起着一个蜂巢平台在整个训练过程中这个数据和后处理的榜样平台集成，加密的梯度模型参数和整合计算，并协助有关各方和模型的迭代优化。
图1：细胞功能配置平台
的垂直和水平建模，打破多角度数据仓
在实际使用中的数据，在同一公司内甚至不同的子公司或部门，也需要保护数据隐私。平安集团，例如，平安保险和银行都具有用户数据的不同维度，它很难直接将数据合并在一起做造型。从“蜂窝”最初的架构设计，安全技术，考虑到平安集团的业务线和子公司之间的数据壁垒的问题。同样的“数据不合理”还体现在企业之间，企业，企业与政府，每个机构都有自己的数据，但基于隐私等原因，企业或政府数据不能共享外的保护。
AI困难数据：图。2
智能平台蜂窝联邦安全技术的研究和开发商业级的解决方案，是解决企业数据孤岛的问题。它允许参与者不要在技术上打破数据孤岛原始数据的基础上，共同参与策划的造型，所以标签的数据集成，丰富的用户画像尺寸，增强了模型的效果为一体，实现协作AI。
具体来说，联邦安全技术配置单元横向和纵向造型联邦建模两种建模方法。数据为相同的用户的功能，如公司A和公司B，它们都具有该用户的身高，体重，性别等的同一用户的特性。，但客户端A和B是不一样的，一个部门的客户群为30？60，B部门的客户群体20？30岁，这个时候就需要横向联邦造型，特征提取和相同的用户数据不等同于用户培训。
图3：水平联邦研究
对于相同的用户数据联邦纵向建模中，用户数据是不一致的尺寸，其中。例如，互联网企业和金融机构，面临着同样的人贷款，本公司可提供互联网用户的上网习惯和其他数据的需求，而银行有一个用户的信用记录，个人信息和其他数据，此时通过蜂巢纵向联邦建模场景，汇集双方用户的特征，并同时提高模型的效果。
图4：联邦纵向研究
根据“蜂巢”的加密操作，隐私和效率
如何保护数据隐私的联邦情报平台？数据加密是联邦研究的重要组成部分。假设用户数据是一个数字“12”时，公共密钥加密后变成16比特串，其是加密的最常见的方法之一。平安科技蜂巢联邦情报平台，可以保护用户隐私的前提下进行建模，使用户无需离开原始数据，建模和参数交换是一个中间梯度模型，这将是能够实现最大程度的的用户隐私保护。数据加密也是一个问题，因为数据本身是复杂的，它需要的计算资源平台比原来更大。这种安全技术用于蜂窝联邦情报平台等异构计算GPU芯片来加速加密通信过程和联邦的学习，从而达到效率提升的效果。
对于用户数据的隐私保护，不同的行业有不同的加密要求。在银行领域，数据，建议保监会银国家秘密加密，加密的更大的稳定性，安全性，合规性要求。平安科技是国内少有的国家密级加密支持企业平台。平安科技联邦情报平台蜂房全力支持国家机密SM2，SM4和迷茫国家秘密电路，差和隐私同态加密，如不同的加密方式，满足各个不同的业务场景的业务需求。
为了更好地帮助您了解联邦情报和蜂窝式平台，团队创建了“联邦智能系列”课程已上线知道鸟的平台，涵盖了学习技术和联邦场景的应用等诸多方面。。Federal学习作为一种重要的新技术方向，未来具有广阔的发展空间，但在实践中楼，使AI的合作，同时保护数据隐私，不管底层技术或部署方面的，也有很多的挑战，克服。平安科技作为副总工程师王剑宗说，蜂窝状的目标是建立一个能够自我控制，自主研发的企业级联邦情报平台，实现人工智能的各个领域。平安科技蜂巢联邦情报平台，将继续深耕技术，以帮助企业数据集成和隐私保护实现进一步突破。
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