OSK:一文透析騰訊安全聯邦學習應用服務_Osmosis

近年來，隨著人工智能技術的高速發展，社會各界對隱私保護的需求不斷加強。歐盟出臺了最嚴隱私保護的法案《通用數據保護條例》（GDPR），中國也在相關法律法規中明確指出，“網絡運營者不得泄露、篡改、毀壞其收集的個人信息，并且與第三方進行交易時需確保擬定的合同明確約定交易的范圍和隱私保護義務”。

這給人工智能應用帶來的一大挑戰是：企業機構之間的數據無法互通，數據割裂、數據孤島問題嚴重，AI建模的效能難以得到充分發揮。

什么是聯邦學習？兼顧AI應用與隱私保護的利器

為解決這一問題，谷歌于2016年率先提出了基于個人終端設備的“聯邦學習”（Federated Learning）概念及算法框架。

作為一種加密的分布式機器學習技術, 聯邦學習能夠讓參與各方在不披露底層數據和底層數據加密(混淆)形態的前提下，仍然能利用其余幾方參與者提供的信息，更好地訓練聯合模型，提升AI模型效果。

高盛將VS工具功能擴展到加密貨幣等領域:金色財經報道，據官網消息，高盛將推出網絡版和安卓版Visual Structuring（簡稱“VS工具”），并將VS工具功能擴展到股票、加密貨幣和貴金屬領域。

據悉，Visual Structuring工具正在申請專利，用于期權指示性價格發現和交易想法生成，可通過Goldman Sachs Marquee為機構客戶提供。該工具支持廣泛的期權結構，將交易者需要的所有信息組合到一個易于共享的圖表視圖中。[2023/4/18 14:11:05]

聯邦學習這個名字的來源也并非毫無出處，它如同搭建了一個虛擬的“聯邦國家”，把大大小小的“數據孤島”聯合統一進來，這些“數據孤島”是 “聯邦國家”里的一個州，既保持一定的獨立自主(比如商業機密、用戶隱私),又能在數據不共享出去的情況下，共享聯合建模成果。

這種共贏的機器學習方式，有助于打破數據孤島、提升AI的應用效率，在市場監管、跨部門合作、數據隱私保護等領域，有著非常廣闊的應用前景。

幣安面臨美佛羅里達州“數十萬名”投資者的集體訴訟:4月4日消息，上周五，由集體訴訟資深律師Adam Moskowitz領導的律師事務所Moskowitz代表“數十萬受害者”，對幣安、首席執行官趙長鵬以及在佛羅里達州推廣該交易所的名人（包括NBA邁阿密熱火隊球星吉米巴特勒）提起訴訟。Moskowitz也正參與針對FTX和Voyager Digital的集體訴訟。

Moskowitz對此案的訴訟依據集中在《藍天法》上，該法案是美國各州制定的證券法的統稱，用于規范一個區域內的證券交易，以及股票經紀人和投資顧問的注冊。Moskowitz表示，幣安、FTX和Voyager以及附屬個人“都涉嫌出售和推廣未注冊證券”。法律專家表示，由于加密貨幣不在全國性證券交易所交易，因此這一資產類別可能會受到國家級監管規定的約束，這為更多未注冊的證券訴訟提供了可能。（Blockworks）[2023/4/4 13:43:43]

什么是騰訊安全聯邦學習應用服務？打破數據孤島，釋放AI應用潛能

Dokia Capital地址收到解鎖的240萬枚GRT:金色財經報道，據Lookonchain監測，Dokia Capital地址收到解鎖的240萬枚GRT（價值約44.3萬美元）。Dokia Capital上次收到解鎖的GRT是在2022年1月18日，解鎖數量為130萬枚，Dokia Capital于2022年4月9日將該部分代幣轉入幣安。[2023/2/8 11:55:20]

騰訊安全聯邦學習應用服務通過低成本快速迭代的聯合建模服務，能夠在保護所有參與方隱私的同時，有效釋放出各方大數據生產力，廣泛適應于業務創新的應用場景。

（騰訊安全聯邦學習綜合優勢） 

不論何種聯合建模方式，都是在滿足了現有的合規和業務需求的條件下，對于降本增效的追求。與傳統的聯合建模相比，聯邦學習建模采用加密交換機器學習的中間結果完成聯合建模，在保持效果增益的情況下，對法規的遵從度更高。

金融科技人士Tyler Skelton已加入Gemini交易所擔任財務主管:1月31日消息，據彭博報道，加密貨幣交易所 Gemini Trust 已聘請金融科技資深人士 Tyler Skelton 作為新的財務主管，Gemini 的前任財務主管 Jared Shaw 去年已離職并前往 Animoca Brands 擔任首席財務官一職。本月早些時候加入 Gemini 的 Tyler Skelton 曾擔任 Till Payments 的北美首席財務官，該公司幫助企業接受付款。他還曾在加密技術和服務提供商 Bakkt 擔任財務主管，幫助完成了 SPAC 合并，并領導了一項收購的盡職調查。[2023/1/31 11:38:56]

騰訊安全聯邦學習技術分為“縱向”和“橫向”兩種：

縱向聯邦學習應用層面，主要針對擁有異構數據的機構，如銀行、電商等，通過融合多個機構對相同樣本的不同觀察進行AI聯合建模。騰訊安全聯邦學習應用服務目前聚焦銀行、消金、互金等金融機構的信貸審批難題，提供安全、合規、高效的聯合建模服務，下一步會延展到其他行業業務創新服務。

數據：前10大交易平臺ETH當前持有量已達700萬枚:8月3日消息，據鏈上分析公司 Santiment 最新分析顯示，由于 2022 年市場下跌期間人們在拋售中將數字資產轉移至頭部交易平臺，導致這些交易平臺持有的以太坊供應量有所增加。目前，前 10 大交易平臺總計持有 700 萬枚 ETH，創下自 2021 年 5 月以來的最高水平。[2022/8/3 2:57:19]

（騰訊安全縱向聯邦學習架構）

橫向聯邦學習應用層面，主要針對擁有同構數據的大量終端用戶，如互聯網APP用戶，通過融合終端用戶對相同設備或應用的不同體驗進行AI聯合建模。在經用戶授權后，聯合建模過程中，用戶的個人隱私均不出個人終端設備（如手機），從而保證了個人隱私安全。騰訊安全支持海量互聯網用戶參與對用戶有價值的聯合建模，基于騰訊安全自研的，可實際部署在移動設備（如安卓手機、平板、IoT設備等）上商用的“端-云”橫向聯邦學習框架，提供實現對用戶有價值的應用服務。

（騰訊安全橫向聯邦學習架構）

騰訊安全聯邦學習應用服務的優勢是什么？

接入便捷，模型高效

作為“PaaS+SaaS級”聯邦學習產品，騰訊安全聯邦學習應用服務具備安全性高、大數據分析能力強、接入便捷、高效率和成本低的四大優勢：

首先，充分滿足企業機構隱私保護和數據安全的需求；

其次，助力客戶充分挖掘大數據生產力。騰訊安全20余年來累積了大量的黑灰產庫，形成了包含百億點、千億邊的黑灰產知識圖譜，安全服務已經覆蓋中國99%的網民，形成了獨有的優勢；

再次，便捷接入，聚焦業務場景所需的聯合建模功能，支持容器化便攜安裝部署，輕量易用；

最后，騰訊安全聯邦學習在聯合建模過程中的通信、穩定性上具有優勢。通過通信次數優化、中間結果壓縮，減少了聯合建模過程中需要傳輸的數據量，提高效率；另外對于網絡環境造成的傳輸中斷，專門打造了模型的斷點備份功能，即便數據傳輸中斷也能斷點重啟，而無需再從零開始。此外，無需外派專業人員出差，通過遠程操作、低成本快速迭代的方式完成模型訓練。

開放合作，協同性高

騰訊是國內最早倡導“聯邦學習”的企業之一，其聯邦學習技術已覆蓋PaaS級和SaaS級領域，形成產業鏈協同互補關系，從而提升騰訊聯邦學習技術的附加值。

（騰訊公司聯邦學習技術協同）

騰訊安全聯邦學習應用服務的適用場景是？

金融風控、營銷風控與智能終端應用

目前，騰訊安全聯邦學習應用服務適用于金融風控、營銷風控、智能終端等領域。

在金融風控領域，針對金融業務特性，騰訊安全自研適用于不同風控場景的縱向聯邦學習應用服務，具有算法多樣性、通信效率高、輕量易部署、穩定性高的優勢。目前，騰訊安全聯邦學習應用服務與銀行、消金、互金等金融機構廣泛開展合作，助力金融大數據信貸風控業務。

（騰訊安全聯邦學習在金融風控領域應用場景）

在營銷風控領域，騰訊安全研發了航空票務營銷風控場景聯邦學習應用服務。在航空公司用戶信息不出域的條件下，騰訊安全能夠與航空公司經過同態加密后聯合計算完成兩地聯合建模，共同打造全票務智能營銷風控中臺的票務欺詐模型。

（騰訊安全聯邦學習在營銷風控領域應用場景）

在智能終端領域，騰訊安全通過自研的“端-云”橫向聯邦學習框架，成功將聯邦學習應用服務拓展到互聯網海量終端設備之上，從而形成一個以智能終端（如安卓手機、平板、IoT設備）為計算節點、大規模分布式聯邦學習框架。目前，橫向聯邦學習能夠支持個人相冊類業務的精細化管理。

（騰訊安全聯邦學習在智能終端領域應用場景）

在“合作共享、多方共贏”的開放原則下，騰訊安全將持續聚焦各個行業領域的實際需求，提供合規安全、高效便捷的聯邦學習服務，攜手合作伙伴，助力AI等數字化技術在更大范圍內落地，從而助推數字產業的發展。

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