目录1.数据共享的现状、价值和挑战21.1国家大力推动数据要素的开展21.2数据共享需求强烈但矛盾突出21.3联邦学习是解决数据共享和平安管控之间突出矛盾的有力工具3.联邦学习典型应用场景51.4金融领域51.5电商领域61.6医疗领域71.7物联网领域81.8通信领域8.联邦学习技术分析81.9联邦学习的分类81.10...............................................联邦学习技术特点101.11.............................................联邦学习的技术框架111.12.............................................联邦学习的组网模式121.13...........................联邦学习的技术难点13.联邦学习开展建议141.14..........................深入研究联邦学习关键技术，促进技术成熟141.15...........................................丰富联邦学习应用案例151.16...........................................建立互联互通行业标准151.17........................建立公平和可持续的激励机制，探索商业模式151.18.................加快制定和完善国家产业开展政策和法律法规15.展望16参考文献17---本文于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---分居民因此用户的交集较大。但是，由于银行记录的都是用户的收支行为与信用评级，而电商那么保有用户的浏览与购买历史，因此它们的用户特征交集较小。纵向联邦学习就是将这些不同特征在加密的状态下加以聚合，以增强模型能力。3.联邦迁移学习联邦迁移学习在两个数据集的用户与用户特征重叠较少的情况下，解决数据缺乏的问题。比方有两个不同机构，一家是位于中国的银行，另一家是位于美国的电商企业。由于受地域限制，这两家机构的用户群体交集很小。同时，由于机构类型的不同，二者的数据特征也只有小局部重合。在这种情况下，要想进行有效的联邦学习，就必须引入迁移学习，来解决单边数据规模小和标签样本少的问题，从而提升模型的效果。3.2联邦学习技术特点联邦机器学习是一种能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据平安和政府法规的前提下，进行数据使用和机器学习建模的方法，其基本的技术特点如下：1.联邦学习是分布式机器学习。主要解决数据孤岛问题，各参与方的数据是隔离不公开状态，丰富数据集的样本量和特征空间，将存储在多个设备中的数据进行训练，以提升模型效果。2.联邦学习支持不同场景下的建模需求。目前应用场景明确，实验探索较多的为横向和纵向联邦学习。横向联邦学习适用各方数据特征维度上高度相似，但样本重叠度低，需要通过扩充样本提升模型精度，较适合同行业相似业务场景下的联合建模。纵向联邦学习适用于样本空间重叠度大，但特征空间重叠度小，重点解决单方建模特征空间缺乏，无法建立模型的问题，较适合于不同行业场景下的跨界联合模型。3.联邦学习是平安模型。通过网络连接参与各方，在数据不泄露的前提下,实现分布式环境下多节点协同建模。联邦学习各方的数据是彼此隔离的，各数据节点之间可通过专用平安交互协议实现网络连接，并在加密情况下实现样本对齐、特征工程、模型训练、预测推理等操作，最终建立模型，并同时获得成长。联邦学习在样本对齐、---本文于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---特征工程、模型训练、推理预测当中，会利用同态加密、秘密共享等密码学方法保护参与方的数据隐私。4.联邦学习拥有激励机制。可评估参与者对联邦模型的贡献，需要参与方持续参与到联邦的学习进程，实现联邦长期可持续经营。3.3联邦学习的技术框架联邦学习技术目前开展迅速，正处于从理论研究迈向应用落地的阶段。中国移动及合作伙伴前期进行了联邦学习相关技术试验及合作的探索，从未来商业化落地的角度提出以下技术框架：离线模型训练在线联合预测分布式计算引擎数据ISiJ图5联邦学习框架在联邦学习框架中，包括运营管理体系、联邦学习核心框架、跨框架互联互通模块。运营管理体系包括应用管理、角色管理、作业管理、模型管理、组件管理、数据管理等功能，可对联邦学习全生命周期主要环节进行管理。联邦学习核心框架从下至上包括数据资源、分布式计算引擎、核心组件...