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联邦学习如何保护企业数据的安全?另外,联邦学习与现在的LLM有冲突吗?还是相辅相成的关系?

联邦学习如何保护企业数据的安全?另外,联邦学习与现在的LLM有冲突吗?还是相辅相成的关系?

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OSC开源社区 2024-05-10 23:34:46 36 0
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    1. 隐私保护联邦学习采用了密码学技术,可以有效的保护企业数据的安全。
    2. 数据传输时是密文状态下的,无法推断出原始数据的信息;
    3. 我认为是相辅相成的关系,通过联合多方数据,可以训练出更好的模型,而且分布式计算可以提高运算效率。
    2024-05-11 16:07:13
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  • 本地建模。
    联邦建模服务采用联合计算的模式,实现在原始数据不离开本地的前提下,完成模型的研发和效果评估。

    联邦建模产品作为联邦建模服务的可视化操作平台,是面向联邦模型开发者,进行数据处理、模型研发和模型评估的平台。联邦建模集成了联邦学习,可信执行环境(Trusted Execution Environment,简称 TEE)、多方安全计算(Secure Multi-Party Computation,简称 MPC)和差分隐私(Differential Privacy,简称 DP)等技术手段,对差分攻击进行抵御,保护各参与方的中间信息。

    image.png

    参考文档https://help.aliyun.com/document_detail/356688.html?spm=a2c4g.368465.0.0.b4ee219etsFll2

    2024-05-11 09:15:34
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