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微众银行联邦学习平台通过首批国家级多方安全计算金融应用技术测评

FedAI Ecosystem 2021-08-10 16:07:53

本文转载自:中国网科学

 

近日,国家金融科技测评中心(银行卡检测中心)公布首批通过多方安全计算金融应用技术测评的产品,微众银行、蚂蚁集团、华控清交、矩阵元、富数科技五家公司的六款产品通过测评。

 

国家金融科技测评中心经中国人民银行批准成立,是我国金融行业的权威检测机构。本次测评结果的发布,标志着我国金融行业向“合理合规合法”开发多方数据价值,推动行业数字化和智能化迈出了重要的一步。

 

 

央行“严标准”,金融数据共享有“法”可依

 

数字金融时代,数据是核心生产要素。单个数据,甚至单个平台数据使用价值有限,只有实现多方数据相互关联、共享,才能“看见”“挖掘”并“实现”数据价值,推动行业成长。合理运用多方安全计算、联邦学习等新技术,可以打破数据壁垒、连接数据孤岛,在保证数据安全、合法合规的前提下,提升全行业数字化和智能化水平。在金融领域,推动行业数据共享,有助于多维度分析评估企业和个人信用,提升金融机构防范、管理信贷风险和市场风险的能力,增强反诈骗反洗钱能力,对于保障我国金融安全和市场稳定具有举足轻重的作用。

 

2020年12月,中国人民银行正式发布《多方安全计算金融应用技术规范》(JR/T 0196—2020,以下简称《规范》)金融行业标准,规定了多方安全计算技术金融应用的基础要求、安全要求、性能要求等,为金融企业应用多方安全计算技术,开展相关产品设计、软件开发提供了法律框架。

 

本次测评由国家金融科技测评中心主持,基于《规范》开展。测评标准共包括基础特性、计算能力、计算性能、产品安全四个领域数十项指标,83个检测项,对于参评厂商的技术实力提出了高标准的要求。通过测评及认证,意味着产品获得了金融机构生产系统的入场券。

 

联邦学习技术已成数据安全技术主流,持续构建平台生态

 

在通过测评的六款产品中,微众银行FATE企业版联邦数据网络平台是唯一的联邦学习平台。联邦学习是近两年来兴起的分布式加密机器学习新范式,让各参与方在数据不出本地的情况下实现联合建模、进行AI协作。

 

2020年6月,中国信通院正式发布《基于联邦学习的数据流通产品 技术要求与测试方法》的团队标准。截至12月,即有18个联邦学习工具产品通过首次测试,显示联邦学习技术已成为保护数据安全与隐私的主流技术选择。

 

微众银行是国内“联邦学习”最早的发起者和倡导者,并率先在B端进行创新应用。据微众银行相关负责人介绍,2019年,微众银行推出了联邦学习FATE开源项目,并基于开源项目打造了“FATE企业版联邦数据网络平台”,为企业或机构提供数据管理、内外部数据合作和数据治理能力的企业级管理平台,在短时间内即吸引了众多大型公司参与。

 

微众银行还积极构建联邦学习开源和创新应用生态,加速联邦学习在医疗、金融、零售等多个领域的落地应用,推动了数据安全行业形成规模。例如,微众银行启动联邦学习合作伙伴计划,面向各行各业长期招募联邦学习合作伙伴,积极推动国内国际联邦学习技术标准制定,撰写国际上第一本联邦学习专著,在顶会上举办联邦学习国际研讨会等。截至目前,FATE开源版本迭代达10多次,开源社区汇聚超过2万人,累计合作机构超700家。

 

伴随联邦学习技术逐渐被认可,不同厂商纷纷推出具有行业特色的联邦学习平台。出于具体技术实现细节的差异,不同联邦学习技术平台所托管的数据在实际应用中无法跨平台交互,成为制约数据价值进一步释放的新壁垒。

 

针对这一问题,今年4月,微众银行AI团队和富数科技隐私计算团队响应中国工商银行、交通银行、中国农业银行、中国银联等头部金融机构的实际需要,在北京金融科技产业联盟的组织下联手破解了不同联邦学习平台之间互联的技术难题,在行业内第一次实现了异构联邦学习平台的互通,为隐私计算技术发展带来了里程碑式的突破。

 

随着政策与技术标准的不断完善,微众银行将积极研发新技术,在不断的技术攻关中打磨产品与平台,为金融行业发展奠定坚实的技术基础。

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创建于2021-08-02

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联盟学习生态是由微众银行AI项目组发起的,旨在开发和推广数据安全和用户隐私保护下的AI技术及其应用。了解一下,基于联邦学习的第一个开源框架【FATE】:https://github.com/FederatedAI/FATE
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