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如数据下毒、信道养书阁新怎么样?监听以及对抗样本等攻击方法

如数据下毒、信道养书阁新怎么样?监听以及对抗样本等攻击方法

  【猎云网北京】10月29日报道

  继3月24日在深圳举办TF14探讨联邦学习以来,9月北京ADL103期、10月CNCC2019技术论坛,至10月26日TF23期,这已是CCF发起的第四次联邦学习主题研讨,这次聚焦联邦学习的最新应用落地,近150位来自头部ICT和互联网企业和在京重点高校学生一起分享探讨了这一话题。

  从基础理论到应用实战,CCF TF第23期研讨会展示新一代联邦学习应用范例。此次CCF TF第23期“AI联邦学习的最新应用落地”研讨会由微众银行人工智能首席科学家范力欣担任主席,微众银行首席人工智能官杨强、微众银行人工智能部高级研究员范涛、 腾讯云大数据及AI中心高级研发工程师秦姝琦、华为消费者BG软件部CTO办公室算法专家朱越、VMware中国研发中心技术总监张海宁、京东智能城市事业部AI平台负责人张钧波、创新工场南京国际人工智能研究院执行院长冯霁、平安科技联邦学习技术部总经理王健宗、中科院计算所泛在计算系统研究中心主任陈益强、北京大学光华管理学院应用经济系教授翁翕作为研讨会的特邀嘉宾,现场讲演分享了最新的行业经验,与参会者热烈交流。

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  人工智能技术成功突破算法与算力的限制的同时,“数据孤岛”与数据隐私安全问题对人工智能的应用落地提出了新挑战。在这种环境下,“联邦学习”(Federated Learning)成为应对该挑战的关键思路。此前,CCF TF第14期研讨会已经在深圳探讨了在保护数据隐私的前提下如何利用联邦学习开展AI大数据研究。而本期研讨会则着重展示联邦学习技术落地各行业的最新成果,并就联邦学习的激励机制、安全场景等前沿课题做了深入探讨。

  “现在联邦学习已经进入一个新的时期,就是落地时期。”在研讨会开场致辞中,微众银行首席人工智能官杨强教授提出,联邦学习的发展需要经历三个阶段,即“点到点的联邦学习发展阶段”,“应用落地、积累案例阶段”与“联邦学习价值联盟网络建立阶段”。在经历以隐私保护为重点的第一阶段之后,目前的联邦学习正在迈向积累经验的落地阶段。哪些领域适合联邦学习?如何体现联邦学习的商业价值?可能面临哪些技术与商业挑战?如何建立不同企业之间的联盟?杨强教授认为,这需要积累大量的案例,xiuwenbi.com怎么样?,而本次研讨会就是一个起点。

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  微众银行首席人工智能官杨强教授发表开场致辞

  在杨强教授展望了联邦学习未来发展阶段之后,本次研讨会主席、微众银行人工智能首席科学家范力欣在《从数据孤岛到隐私保护:联邦学习对各行业AI落地之影响》报告中回顾了联邦学习被提出的历史背景,进一步阐述联邦学习落地的必要性。范力欣博士表示:如今我们正在经历互联网的第四次信息革命,坐拥海量的信息与数据。“这些数据如果能够用AI的方式进行解读,对我们的生活会产生一个大的提升。”为了挖掘海量信息背后的价值,让所有的数据用大家都能接受的方式进行共享,联邦学习应运而生。联邦学习这一新兴的AI技术已经相继落地于各行各业,在智慧城市、智慧终端、智慧医疗等领域都取得了突出的成果。

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  微众银行人工智能首席科学家范力欣作主题报告

  会议上,演讲嘉宾们来自不同行业不同领域,分别从各自的行业实践出发,分享了联邦学习在各领域的最新应用成果。微众银行人工智能部高级研究员范涛在《FATE:新一代联邦学习技术及应用实战》主题报告中详细介绍了微众银行研发的四大决策型AI产品及联邦学习开源项目FATE在保险科技、信贷风控、行业流程自动化等领域的应用,包括智能定价引擎、智能评分引擎、运营商智能化产品和营销智能化产品,提到:“我们希望通过FATE联合决策能力到决策性AI产品,加速联邦学习在商业场景的落地。”

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  微众银行人工智能部高级研究员范涛作主题报告

  在保险领域,微众银行AI团队通过对用户的年龄、职业、年租车次数等标签属性进行联邦学习建模,预测出险概率,实现千人千面的定价。在信贷方面,微众银行AI团队研发的智能评分引擎,能够利用开票金额与央行的征信数据等标签属性进行联合建模,将小微企业风控模型区分度——AUC of ROC(衡量模型区分好坏样本的评估标准之一)提升至12%。

  在医疗领域,联邦学习技术同样是实现医疗大数据研究的重要方式。中科院计算所泛在计算系统研究中心主任陈益强研究员认为,健康监护需要在普适环境下实现开放域用户行为的智能感知和理解,而面向疾病诊断的智能算法研究存在着限制移动、时空受限等缺陷。针对以上难题,陈益强博士及其团队利用联邦学习技术,将范式驱动的限定场景下面向疾病的诊断模型向普适场景下的健康状态监测进行联邦迁移,从而解决医养结合的应用痛点。

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  中科院计算所泛在计算系统研究中心主任陈益强作主题报告

  在智能城市建设方面,京东智能城市事业部AI平台部负责人、京东智能城市研究院资深研究员张钧波表示:通过不断获取、整合和挖掘城市中不同领域的大数据来解决城市痛点,是当今城市通向智能城市的途径。张钧波博士在报告中分享了基于大数据和联邦学习的信用城市体系建设,以及京东城市基于城市计算和联邦学习技术打造的产品——数字网关。为了解决城市中数据孤岛、数据共享难的问题,在各级政府机构、大型企事业单位、互联网公司等不同机构间创建安全、共享、智能、高效的连接,数字网关以联邦学习技术为本,以其安全可信、精度无损、场景多样、方便易用、轻量部署、可信分润等优势帮助机构间在合法合规的前提下实现跨域建模和使用。

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  京东智能城市事业部AI平台负责人、京东智能城市研究院资深研究员张钧波作主题报告


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