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联邦学习:对“数据隐私保护”和“数据孤岛”困境的破局

作者:vivo 互联网安全团队- Tu Daxi 随着计算力、算法和数据量的巨大发展,人工智能迎来第3次发展高潮,开始了各行业的落地探索。然而,在“大数据”兴起的同时,更多行业应用领域中是“小数据”或者质量很差的数据。“数据孤岛”现象广泛存在,例如在信息安全领域的应用中,虽然多家企业推出了基于人工智能技术的内容安全审核、入侵检测等安全服务,但出于用户隐私和商业机密的考虑,企业之间很难进行原始数据的交换,各个企业之间服务是独立的,整体协作和技术水平很难在短时间内实现突破式发展。如何在保护各机构数据隐私的前提下促成更大范围的合作,能否通过技术手段破解数据隐私保护难题,联邦学习是解决这一问题、实现跨企业协同治理的有效方式。 一、引言 最近的ChatGPT(全称:Chat Generative Pre-trained Transformer )在各类社交媒体上风头无二,其是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序,于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练,发布至今,OpenAI估值已涨至290亿美元,上线两个月后,用户数量达到1亿。再往...

大型集团企业数据治理方案,以“应用驱动”的数据治理策略 | 行业方案

数据治理是推动大型集团企业转型升级、提升竞争优势、实现高质量发展的重要引擎。 通过搭建大数据平台,实现对业务系统数据的采集、清理、建模、整合,建立一个符合业务需求的数据决策平台,形成企业数字化转型关键能力,支撑数据赋能业务价值,最终推动组织及管理升级,实现数字化转型。 以某拥有多元主业的综合型产业集团为例,该集团众多业务板块的信息化建设各自发展,系统相对独立,数据尚未实现归集交换共享,业务协同联动缺少支撑,数字化运营能力薄弱,制约了集团的内部管控和经营效率的提升。 为此,袋鼠云提出了“1套物理中台+N个逻辑中台+X个场景”的数据治理解决方案,建设集团经营指标及标签体系,在场景化数据应用、消费者精细化营销等方面进行深化改革,发挥统一管控、统一运营和统一服务作用。 围绕以搭数据平台为支撑,以治理为手段,以数据服务为依托的原则。该集团数据治理的具体实施路径可以分为三个阶段:一阶段“搭平台,汇数据”;二阶段“做治理,立标准”;三阶段“建应用,启服务”。 01 搭平台,汇数据 建立集团统一数据中台,基于多租户的隔离机制建设多个二级企业数据中台,既满足集团数据资产管控的要求,也满足二级企业数据应用...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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