中国信通院“卓信大数据计划”——联邦学习技术安全评估专项

中国信通院“卓信大数据计划”——联邦学习技术安全评估专项

中国信通院推出了“卓信大数据计划”，该计划旨在提供一种安全可靠的联邦学习技术，以促进大规模数据的共享和分析。其中一个重要组成部分是联邦学习技术安全评估专项，该专项致力于评估和提升联邦学习技术的安全性。

联邦学习是一种新兴的机器学习方法，它允许多个数据所有者在不将原始数据共享给其他方的情况下进行模型训练。这种方法对于涉及隐私敏感数据的应用非常有用，例如医疗保健、金融服务和智能交通等领域。然而，联邦学习也面临着一些安全挑战，如模型安全性、数据隐私保护和恶意攻击等问题。

为了解决这些安全挑战，中国信通院设立了联邦学习技术安全评估专项。该专项的目标是评估现有的联邦学习技术在安全性方面的表现，并提出相应的改进措施。专项的研究内容包括但不限于以下几个方面：

1. 模型安全性评估：评估联邦学习模型在面对各种攻击时的安全性，包括模型篡改、参数泄露和恶意插入等攻击手段。通过分析和测试不同的安全攻击场景，可以识别出潜在的漏洞并提供相应的解决方案。

2. 数据隐私保护评估：评估联邦学习技术对数据隐私的保护程度。这涉及到数据加密、差分隐私和同态加密等技术的应用与效果评估。通过对数据隐私的保护措施进行评估和改进，可以提高联邦学习系统的安全性。

3. 恶意攻击检测与防御：评估联邦学习系统对恶意攻击的检测和防御能力。这包括对恶意参与者的行为进行识别和监测，以及采取相应的防御措施来保护系统的安全。

4. 安全标准与规范制定：制定适用于联邦学习技术的安全标准和规范，以指导系统设计和实施过程中的安全措施。通过建立统一的安全标准，可以提高联邦学习系统的互操作性和安全性。

中国信通院“卓信大数据计划”联邦学习技术安全评估专项的研究成果将为联邦学习技术的发展和应用提供重要的支持。通过评估和改进联邦学习技术的安全性，可以促进大规模数据的共享和分析，推动人工智能和大数据领域的创新和发展。