期刊专题

联邦学习技术在金融行业的应用研究

引用
当前明文数据流通带来的数据泄露与滥用问题越来越严重,这对跨域数据融合的机器学习带来了严峻考验。同时人工智能技术发展速度逐步加快,已经在很多领域实现了广泛应用,但受到企业竞争、安全问题和审批流程等因素影响,企业内部数据之间在实现互联互通过程中遇到了很大阻碍,容易引起 “数据孤岛”问题。如何保护数据隐私,是现阶段全世界关注的趋势,为人工智能技术发展带来巨大挑战。联邦学习是一种分布式机器学习技术,具有数据安全与隐私保护功能,在人工智能应用时代下备受各行各业关注。本文首先对联邦学习技术进行概述,然后介绍了联邦学习技术的分类,最后探讨了联邦学习技术在金融行业的具体应用。

联邦学习技术、金融行业、应用

2023-12-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

139-142

暂无封面信息
查看本期封面目录

It经理世界

1007-9440

2022,(6)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn