基于数据安全，完美提供大数据能力（同态计算和联邦学习）

背景

在大数据环境中，数据的安全越来越重要，一些敏感和用户的隐私数据不能提供给其他需要数据的终端，那么怎么样在不提供数据的情况下 完成和提高数据一样的效果呢？同时又保证数据的安全呢？

解决方案如下：

1.同态计算
2. 联邦学习

同态计算： 全同态加密,它是指在无需解密的情况下,允许对加密数据进行任意运算,将结果密文解密后得到的恰好是其明文对应的某种运算。
**联邦学习：**联邦机器学习(Federated machine learning/Federated Learning)，又名联邦学习，联合学习，联盟学习。联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。

举例来说：假设有两个不同的企业 A 和 B,它们拥有不同数据。比如,企业 A 有用户特征数据;企业 B 有产品特征数据和标注数据。这两个企业按照上述 GDPR 准则是不能粗暴地把双方数据加以合并的,因为数据的原始提供者,即他们各自的用户可能不同意这样做。假设双方各自建立一个任务模型,每个任务可以是分类或预测,而这些任务也已经在获得数据时有各自用户的认可,那问题是如何在 A 和 B 各端建立高质量的模型。由于数据不完整(例如企业 A 缺少标签数据,企业 B 缺少用户特征数据),或者数据不充分 (数据量不足以建立好的模型),那么,在各端的模型有可能无法建立或效果并不理想。
联邦学习是要解决这个问题:它希望做到各个企业的自有数据不出本地,而后联邦系统可以通过加密机制下的参数交换方式,即在不违反数据隐私法规情况下,建立一个虚拟的共有模型。这个虚拟模型就好像大家把数据聚合在一起建立的最优模型一样。但是在建立虚拟模型的时候,数据本身不移动,也不泄露隐私和影响数据合规。这样,建好的模型在各自的区域仅为本地的目标服务。在这样一个联邦机制下,各个参与者的身份和地位相同,而联邦系统帮助大家建立了“共同富裕”的策略。 这就是为什么这个体系叫做“联邦学习”。

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来源： https://blog.csdn.net/dayong1q/article/details/119103149