近日，中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）公布了安全評估結(jié)果，字節(jié)跳動Fedlearner聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺（以下簡稱“字節(jié)跳動Fedlearner”）成為順利通過首批評估的平臺之一。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一個機(jī)器學(xué)習(xí)框架，能有效幫助多家企業(yè)或機(jī)構(gòu)在滿足用戶隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)安全和政府法規(guī)的要求下，進(jìn)行數(shù)據(jù)使用和機(jī)器學(xué)習(xí)建模。本次聯(lián)邦學(xué)習(xí)安全評估專項(xiàng)于2020年12月啟動，屬于中國信通院“卓信大數(shù)據(jù)計劃”一部分。該專項(xiàng)以聯(lián)邦學(xué)習(xí)產(chǎn)品或方案為評估對象，幫助企業(yè)查找安全問題，提高聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用中的安全保護(hù)水平。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)安全評估涵蓋了聯(lián)邦學(xué)習(xí)流程中的數(shù)據(jù)管理、聯(lián)邦對齊、特征處理、模型訓(xùn)練、模型評估、聯(lián)邦預(yù)測6個階段，包括聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)完整性保障、元數(shù)據(jù)發(fā)布安全、數(shù)據(jù)求交安全、統(tǒng)計量計算安全、聯(lián)邦模型算法安全、交換安全等內(nèi)容；同時，也評估了系統(tǒng)或平臺層的授權(quán)認(rèn)證、通信安全、存儲安全、過程存證等數(shù)據(jù)安全能力。

首批通過中國信通院評估的企業(yè)及其聯(lián)邦學(xué)習(xí)產(chǎn)品/方案名單（來源：中國信通院官方微信公眾號）

字節(jié)跳動Fedlearner憑借在學(xué)術(shù)上前沿研究和實(shí)際場景落地應(yīng)用的能力，順利通過了中國信通院的第一期評估。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠有效解決數(shù)據(jù)孤島問題，讓參與方在不共享數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合建模，挖掘數(shù)據(jù)價值。最近幾年，聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展迅速，得到包括字節(jié)跳動在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)公司、金融科技公司深入應(yīng)用。

字節(jié)跳動Fedlearner已經(jīng)在電商、金融、教育等行業(yè)多個落地場景實(shí)際應(yīng)用，幫助合作方大幅提升商業(yè)價值。在學(xué)術(shù)上，因提出智能擾動方法，字節(jié)跳動聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)研究論文被第三十四屆NeurIPS 2020 的聯(lián)邦學(xué)習(xí) Workshop 接收，論文作者也獲邀于線上分享。

為了推動隱私計算的發(fā)展，字節(jié)跳動還于 2020 年初開源了自研的聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺Fedlearner?，并一直持續(xù)更新。

目前，字節(jié)跳動Fedlearner正積極在火山引擎上提供商業(yè)化服務(wù)，希望通過產(chǎn)品和解決方案的形式幫助更多的公司應(yīng)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)，解決業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)孤島問題。