聚焦联邦学习场景需求分类与安全测评,IEEE联邦学习标准第四次工作组会议召开

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最近,第四届美国电气与电子工程师学会(IEEE P3652.1(联邦学习基础设施和应用)标准工作组会议在北京成功举行。北京大学、IEEE、伟忠银行、创新工程、京东、中国电信、腾讯、小米、阿里巴巴、易图、星云Clustar、第四范式、华为终端、VMWare、罗技海洋、感知全球、瑞士再保险、英特尔、CETC大数据、蚂蚁金融、华夏基金、财富科技,共有22家领先企业和研究机构参与。会议重点讨论了联邦学习的场景分类和需求分类,重点规划了联邦学习的安全评估和评级,并进一步讨论了联邦学习标准的制定。

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近年来,人工智能技术在实际应用过程中面临两个瓶颈。一方面,大多数企业拥有的“小数据”很难相互学习。另一方面,对数据隐私和安全的日益重视长期以来一直是全球趋势。作为一种加密的分布式机器学习范式,“联合学习”(Federated Learning)可以使各方在不披露原始数据的情况下达到构建模型的目标,从而为应对人工智能登陆困境提供更多的可能性。目前,这种新的人工智能技术已经应用于金融、医疗、城市管理等诸多领域。

为了提供将联邦学习应用于地面的技术规范,并为社会各界建立联邦生态提供合作基础,IEEE联邦学习国际标准项目应运而生。该项目由伟忠银行发起,于去年12月获得批准。这是世界上第一个为人工智能协作技术框架设定标准的项目。目前,已经成功举行了四次工作组会议。

根据前三次会议的结果,本次工作组会议取得了以下进展:它从更详细的角度考虑了To B(企业侧)、To C(用户侧)和To G(政府侧)不同情况下联邦学习的场景分类,建立了联邦学习的需求模板,并对联邦学习的安全性评估做了详细的规划,极大地丰富了联邦学习标准的内容,对推动联邦学习标准草案的出台起到了重要作用。

会上,IEEE联邦学习标准项目小组起草了一份时间表,预计2020年2月发布33,360份联邦学习标准草案,正式标准预计在2020年上半年发布。自去年12月成立以来,该项目吸引了30多家互联网巨头、政府机构、企业和大学参与标准制定工作,涵盖金融、科技、医疗和教育等多个领域。目前,标准工作组成员(指有投票权的成员)包括伟忠银行、腾讯、京东、英特尔、华为、中国电信、小米、教育工程、创新工程、松鼠人工智能、星云Clustar、第四范式、CETC大数据、罗技海洋、全球感知(SensesGlobal)。

在数据安全和隐私保护备受关注的环境下,一种新的人工智能技术联邦学习技术(federal learning technology)有望成为下一代人工智能协作网络的基础,在机构和用户之间建立数据信任,促进科技向善。联邦学习国际标准的制定将进一步为其在各个行业的应用提供一个标准化的系统。我相信,在未来,基于统一的技术标准,社会各界将共同构建一个联邦生态,让联邦学习能够发挥更大的潜力,为人工智能产业的发展开辟新的方向。