| 聯(lián)邦學習框架下的數(shù)據(jù)安全與利用合規(guī)路徑 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：1397 K | |
| 標簽： 聯(lián)邦學習 個人信息保護 數(shù)據(jù)孤島 | |
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| 文檔介紹：日趨嚴格的個人信息保護相關法律法規(guī)，在保護個人隱私的同時，增加了企業(yè)數(shù)據(jù)流通合規(guī)的難度和成本。在聯(lián)邦學習框架中，數(shù)據(jù)不動模型動的隱私保護設計以技術促進法律的遵守，是打破數(shù)據(jù)孤島壁壘、促進隱私保護前提下數(shù)據(jù)融合協(xié)作創(chuàng)新的可能解。將合法原則、數(shù)據(jù)最小化原則與目的限制原則嵌入到系統(tǒng)開發(fā)的技術中，聯(lián)邦學習分布式協(xié)作框架以局部模型更新參數(shù)代替本地原始個人數(shù)據(jù)上傳，實現(xiàn)數(shù)據(jù)本地訓練存儲，達到可用不可見的個人信息保護效果。由于潛在的網(wǎng)絡安全攻擊以及機器學習算法黑箱的固有缺陷，聯(lián)邦學習仍然面臨著質量原則、公正原則與透明原則的挑戰(zhàn)。聯(lián)邦學習不是規(guī)避合規(guī)義務的手段，而是減少個人信息合規(guī)風險的可行技術措施，使用時仍然存在需要履行的個人信息保護義務，數(shù)據(jù)權屬與責任分配的確定需要綜合考量各參與方角色和個人信息處理者類型。 | |
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