联邦学习公司
。平台提供多种开箱即用的工具,方便用户在联邦框架下进行数据处理、分析、特征工程等工作,并快速建立机器学习和深度学习模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息的传输,多种加密安全手段和优异的通信架构,确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。Sophon P²C的多种联邦学习算法适用于各类垂直业务场景,为跨企业AI协作提供安全可靠的平台支持。
Sophon P²C是一款分布式隐私计算平台,集隐私查询、隐私计算、加密通信等多种功能,能够为多方安全建模提供完整的解决方案。其以隐私保护为前提,能够帮助用户解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。
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联邦学习,什么是联邦学习?
协作。联邦学习可以应用于多个领域,如医疗健康、金融、能源等。在医疗健康领域,医疗机构、研究机构和患者可以共同参与联邦学习,从而提高疾病预测诊断和治疗的精度和效果。在金融领域,银行、信用卡公司、保险公司可以联合进行反欺诈、信用评估等方面的机器学习,并保护客户的隐私数据。在能源领域,不同的能源公司可以共同进行机器学习,提高能源利用效率、降低能源浪费,从而实现可持续发展。联邦学习的应用前景非常广阔,可以联邦学习是一种保护隐私安全的分布式的机器学习框架,能够让各参与方在不共享数据的前提下,联合进行机器学习。在保护用户隐私、企业数据安全、符合政府法规的基础上,联邦学习可从技术角度打破数据孤岛,实现AI实现更加高效、安全、隐私保护的机器学习。联邦学习的核心思想是在不将真实数据集公开的情况下,利用加密、去中心化、分布式等技术,在多个参与方之间共享模型参数,从而达到共同学习的目的。具体来说,联邦学习的更新参数,生成一个全局的模型参数,再将全局模型参数发送给参与方。隐私保护:为保护参与方数据隐私,一般采用加密、差分隐私等手段对数据进行处理。通过联邦学习,参与方能够共同训练一个更加准确的模型,而无

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联邦学习与隐私计算
联邦学习与隐私计算紧密相关,联邦学习是隐私计算的一个重要分支,在隐私保护的前提下实现了数据的协同利用和模型训练。基本概念联邦学习:是一种分布式机器学习技术,多个参与方在本地训练机器学习模型,然后将模型参数进行加密聚合,不断迭代优化模型,整个过程中数据始终不离开本地,既保护了数据隐私,又能利用各方数据共同训练出更准确的模型。与隐私计算的关系:联邦学习作为隐私计算的关键技术之一,重点解决了在多参与方数据协同场景下的隐私保护问题,通过加密等技术手段确保各方数据在不泄露隐私的情况下进行模型训练和优化,是隐私计算在机器学习领域的具体应用和创新。技术原理加密通信:在联邦学习中,参与方之间的通信通常采用决策的准确性。医疗领域:不同医疗机构之间可以利用联邦学习技术,在保护患者隐私的前提下,联合训练疾病诊断模型、药物研发模型等,促进医疗数据的共享和利用,推动医学研究和临床实践的发展。物联网领域:众多物联网设备产生大量数据,但这些数据往往涉及用户隐私。通过联邦学习,物联网设备可以在本地训练模型,然后将模型参数上传至云端进行聚合优化,实现设备之间的数据协同利用,同时保护用户隐私。

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隐私计算之联邦学习
联邦学习,又称为联邦机器学习、联合学习或联盟学习,其核心思想是在不直接共享原始数据的情况下,通过对中间加密数据的流通与处理,实现多方联合的机器学习训练。这一技术为数据隐私保护与机器学习的结合提供了一种切实可行的方案,有效平衡了数据利用与隐私保护之间的矛盾。在联邦学习的框架中,参与方通常包括数据方、算法方、协调方、计算方、结果方以及任务发起方等角色。各方在保持数据本地化的同时,通过协同工作完成模型的训练和优化。根据参与计算的数据在数据方之间的分布情况不同,联邦学习可以分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习三种类型。横向联邦学习适用于数据集特征重叠多而样本重叠少的情况,即各数据方拥有相似的特征空间但样本空间不同。通过横向联邦学习,可以在保护各方数据隐私的前提下,将不同数据源的样本进行联合训练,提升模型的泛化能力。纵向联邦学习则适用于数据集样本重叠多而特征重叠少的情况,即各数据方拥有相似的样本空间但特征空间不同。纵向联邦学习能够整合不同数据源的特征信息,形成更为完整的特征空间,进而提升模型的预测准确性。联邦迁移学习则是将迁移学习与联邦学习相结合,利用源域的数据和知识来辅助目标域的学习


联邦学习,又名联合学习或联盟学习,是一种允许多个参与方在不共享原始数据的情况下,共同构建和训练机器学习模型的技术。其核心思想在于“数据不出门,算法满地跑”,即原始数据无需离开本地,而算法或模型参数则可以在不同参与方之间安全地传输和更新。联邦学习的系统架构主要可以分为三类:横向联邦学习、纵向联邦学习和迁移学习。它们各自针对不同数据集的差异情况进行优化和设计,以适应不同的应用场景。横向联邦学习适用于。纵向联邦学习则适用于样本重叠较多但特征不同的场景。在这种情况下,各参与方可以将自己的特征数据进行加密处理后发送给中心服务器,由中心服务器进行特征融合和模型训练。通过这种方式,可以在不直接共享原始特征数据的情况下,利用各自的数据优势进行协同学习。迁移学习则是一种更为灵活的联邦学习形式,它允许参与方在模型结构和损失函数上存在一定的差异。通过迁移学习,各参与方可以将自己的知识和经验以模型参数的形式分享给其他参与方,从而实现知识的传递和共享。联邦学习的出现,不仅解决了数据隐私和安全的问题,还促进了多方数据的协同利用和机器学习建模的效率提升。使得不同机构之间可以在保护各自数据资产的同时,共同推进技术的发展和创新。

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联邦学习 隐私计算
联邦学习是隐私计算的一个重要分支,二者既有紧密联系,又在概念、技术特点、应用场景等方面存在一些区别。联系目标一致:联邦学习和隐私计算的总体目标都是在保护数据隐私的前提下,实现数据的价值挖掘和共享利用。它们致力于解决数据隐私与数据流通、协同计算之间的矛盾,使得数据在不泄露敏感信息的情况下,能够在不同主体之间进行有效处理和分析。技术融合:在实际应用中,联邦学习常常与其他隐私计算技术相结合,以进一步增强隐私保护效果。例如,在联邦学习的模型训练过程中,可以使用同态加密对模型参数进行加密传输和聚合,防止中间结果被泄露;也可以引入差分隐私技术,在模型更新时添加噪声,提高隐私保护的安全性。区别概念范围隐私计算:是一个更广泛的概念,涵盖了多种在数据处理和计算过程中保护隐私的技术和方法,包括安全多方计算、同态加密、联邦学习、差分隐私、零知识证明等。联邦学习:侧重于在多个数据拥有者之间进行机器学习模型的协同技术实现多方数据的协同计算;同态加密允许在密文上进行特定的计算操作;差分隐私通过添加噪声来保护数据隐私等。联邦学习:其核心特点是数据不出本地,通过加密的模型参数传输和聚合来实现模型的协同训练。在联邦


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联邦学习与隐私计算
联邦学习与隐私计算是紧密相关且相互促进的两个概念,以下是它们之间的详细关系及相关情况:联系目标一致:都旨在解决在数据隐私保护前提下的数据处理与分析问题。在大数据时代,数据分散在不同的机构或个人手中,而这些数据往往包含敏感信息。联邦学习和隐私计算都致力于在不泄露隐私数据的情况下,实现数据的价值挖掘和共享,打破数据孤岛,促进数据的流通和协同使用。技术融合:联邦学习是隐私计算的重要技术分支和应用场景之一。在联邦学习的过程中,会运用到多种隐私计算技术来确保数据的安全性和隐私性,如加密技术、差分隐私技术等。相互促进:隐私计算技术的发展为联邦学习提供了更强大的隐私保护手段,使其能够在更广泛的场景中应用。而联邦学习的实践也推动了隐私计算技术的不断创新和完善,为隐私计算技术提供了更多实际应用需求和挑战,促使其在性能、安全性等方面不断优化。区别概念侧重:联邦学习侧重于机器学习模型的训练和优化,强调在多个等各个环节。技术手段:联邦学习主要采用的技术包括加密通信、模型参数聚合、梯度加密等,以实现各参与方之间的数据隐私保护和模型协同训练。隐私计算则包括但不限于同态加密、差分隐私、多方安全计算、零知识证明等
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分布式隐私计算平台
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...

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图数据库有哪些特点?
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

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什么是时空数据库?
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

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金融、医疗知识图谱平台
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