联邦学习？字节跳动在联邦学习领域取得了重大突破，通过开源Fedlearner框架，显著提升了广告投放的效率，达到了209%的增效效果。在电商广告场景中，Fedlearner帮助合作方实现投放效率提升10%以上，消耗增长15%以上，且ROI提升显著。在教育行业，Fedlearner同样展现出强大效果，广告投放量增长124.73%，那么，联邦学习？一起来了解一下吧。

联邦学习技术是指

联邦学习（FL）是一种新兴的分布式机器学习方法，它允许多个参与方在保护隐私的情况下共享数据进行模型训练。其中，同态加密算法是关键技术之一，它使得数据在加密状态下仍能进行计算，实现了数据的“可算不可见”特性。在云+社区的腾讯云平台上，深入探讨了联邦学习如何结合同态加密，以确保数据安全的同时，不影响模型的性能和准确性。这种技术革新对于保护用户隐私和推动数据驱动的业务发展具有重要意义。

同态加密的核心在于，加密数据可以在不解密的情况下进行计算，从而在保护数据隐私的同时，能够进行有效的模型训练。在联邦学习的架构中，各参与方可以在本地对本地数据进行加密处理，然后在安全的网络环境中进行模型交换和更新，无需直接共享原始数据，极大地降低了数据泄露的风险。

总结来说，联邦学习结合同态加密算法，构建了一种在保证数据隐私的前提下，进行高效模型协作的创新模式。这对于现代社会中对数据隐私越来越敏感的环境来说，无疑提供了一种极具价值的解决方案。

字节跳动破局联邦学习：开源Fedlearner框架，广告投放增效209%

字节跳动在联邦学习领域取得了重大突破，通过开源Fedlearner框架，显著提升了广告投放的效率，达到了209%的增效效果。在电商广告场景中，Fedlearner帮助合作方实现投放效率提升10%以上，消耗增长15%以上，且ROI提升显著。在教育行业，Fedlearner同样展现出强大效果，广告投放量增长124.73%，正价课续报人数和续报率分别提升211.54%和32.69%，用户获客成本降低11.73%。

自2020年初，字节跳动低调开源Fedlearner，支持多种联邦学习模式，包括数据处理、存储等模块。平台面临的数据求交难题中，流式数据处理需解决数据对齐、排序和性能成本问题，Fedlearner通过哈希分区和时间窗策略优化。而PSI加密数据求交解决了隐私保护下数据交集计算的问题，确保双方数据隐私安全。

模型训练方面，Fedlearner支持神经网络和树模型，通过gRPC通信协议实现跨机构的模型训练。与行业对手对比，Fedlearner在性能上表现出色，训练速度上具有优势。此外，平台提供一键部署、可视化管理和预授权系统，极大地简化了联邦学习的部署和协作过程。

然而，联邦学习的落地应用中，字节跳动面临安全与效率的平衡问题。

区块链联邦学习是什么？

联邦学习（三）已经深入探讨了线性回归和逻辑回归，现在我们将转向更复杂的树算法——XGBoost的联邦学习实现， SecureBoost。这一方法无需第三方参与，适用于双方协作的场景。

首先，理解XGBoost的核心是其梯度提升树的目标函数，基于二阶泰勒展开，目标是寻找结构最优的树。最优树的评分可以通过公式计算，其中一阶导和二阶导涉及正则项和损失函数。在联邦学习中，关键在于计算节点分裂的收益，这在SecureBoost中通过同态加密进行保密。

SecureBoost流程分为几个步骤：首先，主动方计算一阶和二阶导数，并对结果进行同态加密，只发送给被动方。被动方根据自身特征进行分桶，并对加密的[公式]和[公式]求和。接着，通过加密信息找到最大分裂增益和对应的节点划分信息。推理阶段则依赖于训练过程中的加密记录，查询各个参与方的决策树。

总结来说，SecureBoost在联邦学习中巧妙地运用了加密技术，保护了数据隐私，使得XGBoost的树算法能在多方协作下进行训练和预测，确保了模型的构建在尊重数据隐私的同时保持高效。想了解更多细节，可以参考相关文献和【隐私计算】专栏。

fbpc是什么意思？

fbpc是Federated Learning的一个变种，Federated Learning有时被称为联邦学习或分布式学习，被认为是人工智能计算的前沿技术之一。fbpc主要是利用数据安全保障技术，为不同数据持有者提供“联邦合作”服务。fbpc的全称是Facebook Private Compute，是Facebook公司开发的一种新型联邦学习架构，能够实现在不公开原始数据的情况下，共同提高机器学习模型的性能。

fbpc具有保护个人隐私、保护数据安全和避免数据泄漏的优势。相比传统的联邦学习，fbpc提供了更高的隐私安全性和更灵活的数据共享服务。只有当不同组织之间通过fbpc的连接进行加密和隐私保护后，联邦学习才能得以实现。此外，fbpc还可以克服由于不同组织数据分布不同、数据类型不同和数据质量不同带来的问题，有效提高了数据分析和模型训练的效率和准确性。

fbpc可以应用于各种场景，包括制造、电商、医疗、金融等行业。例如，在医疗领域，不同医疗机构可以通过fbpc共享病例和医疗数据，共同提升人工智能模型的精度，从而更好地为患者提供个性化治疗方案。在金融领域，fbpc可以帮助金融机构共享风险评估、反欺诈等数据，优化风险管理和反欺诈技术，保障消费者的利益。

联邦学习（三）| 树算法（XGBoost）

联邦学习领域中的一匹黑马——富数科技FMPC安全计算平台

作为上海富数科技的拳头产品，FMPC是一个专注于安全计算的平台，致力于解决合规数据源之间的数据安全问题，帮助金融、政务、医疗和营销等行业的企业实现大数据的合规使用，构建安全的数据互联网生态。富数科技凭借其领先的技术和深厚的投资背景，已经吸引了VC市场的关注，完成了多轮融资。

FMPC的核心优势在于其创新的特性：它支持低至1%的密文训练联邦学习误差，涵盖广泛的算法如LR、DT、RF、LightGBM等；机器学习训练速度提升3倍，且具备追踪查询的高效性能，能够秒级响应处理100亿条以上记录；私有化部署灵活性极高，可选择本地或对等网络链接。

FMPC的四个关键模块包括：联邦学习，确保数据安全建模；多方安全计算，提供数据安全求交和分析功能；匿踪查询，保护查询隐私；以及联盟区块链，实现电子存证和智能合约，保障数据安全。平台已成功应用于信贷联合风控、医疗机构联合科研统计等场景，解决数据孤岛问题，保护用户隐私。

作为首批获得信通院多方安全证明的公司，富数科技与微众、蚂蚁金服等同行共同构成了国内联邦学习领域的第一阵营。欲了解更多动态，可关注微信公众号“hellompc”，获取最新的科技发展资讯。

以上就是联邦学习的全部内容，同盾的知识联邦是一个统一的安全多方应用框架,它支持安全多方查询、安全多方计算、安全多方学习、安全多方推理等多种联邦应用。知识联邦在借鉴一些相关技术的同时,也具备一定的独创性,尤其是在认知层和知识层联邦都是自主创新的。知识联邦与其它技术领域,如联邦学习、区块链、隐私计算、安全多方计算等,都有着紧密的关系。内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。