在當(dāng)今數(shù)字化時代,銀行面臨著海量數(shù)據(jù)的處理與分析需求,同時又要高度重視數(shù)據(jù)隱私保護(hù)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,它為銀行在數(shù)據(jù)利用與隱私保護(hù)之間找到了一種平衡。
聯(lián)邦學(xué)習(xí),簡單來說,是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),它允許多個參與方在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行協(xié)同建模。在銀行領(lǐng)域,不同銀行機(jī)構(gòu)或者銀行內(nèi)部不同部門之間可能擁有大量有價值的數(shù)據(jù),但由于數(shù)據(jù)隱私、安全以及監(jiān)管等因素,這些數(shù)據(jù)不能直接共享。聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)使得這些數(shù)據(jù)可以在本地進(jìn)行計算和處理,僅將經(jīng)過加密處理的中間結(jié)果進(jìn)行交互和共享,最終共同訓(xùn)練出一個高質(zhì)量的模型。
例如,兩家銀行想要聯(lián)合建立一個信用評估模型,但又不能直接交換客戶的敏感數(shù)據(jù)。通過聯(lián)邦學(xué)習(xí),每家銀行在本地利用自己的客戶數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,然后將模型的梯度或者參數(shù)等加密信息進(jìn)行交換和聚合,逐步優(yōu)化模型,最終得到一個綜合兩家銀行數(shù)據(jù)優(yōu)勢的信用評估模型。
那么,銀行是如何利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)來保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的呢?以下是幾種常見的方法:
保護(hù)方法 | 具體描述 |
---|---|
加密技術(shù) | 使用同態(tài)加密、差分隱私等加密算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理。同態(tài)加密允許在加密數(shù)據(jù)上進(jìn)行特定的計算,而無需解密數(shù)據(jù),計算結(jié)果解密后與在明文數(shù)據(jù)上的計算結(jié)果一致。差分隱私則通過在數(shù)據(jù)中添加噪聲來保護(hù)個體數(shù)據(jù)的隱私,使得攻擊者難以從數(shù)據(jù)中識別出特定個體的信息。 |
安全多方計算 | 參與方在不泄露各自數(shù)據(jù)的前提下,通過加密協(xié)議進(jìn)行聯(lián)合計算。在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中,安全多方計算可以用于模型參數(shù)的聚合和更新,確保計算過程中數(shù)據(jù)的隱私性。 |
訪問控制 | 對參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的各方進(jìn)行嚴(yán)格的身份認(rèn)證和授權(quán)管理,確保只有授權(quán)的人員和設(shè)備可以訪問和處理數(shù)據(jù)。同時,設(shè)置不同的訪問級別和權(quán)限,限制對敏感數(shù)據(jù)的訪問。 |
通過這些方法,銀行在利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)價值的同時,能夠有效保護(hù)數(shù)據(jù)隱私,滿足監(jiān)管要求,增強(qiáng)客戶信任。聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)為銀行的數(shù)據(jù)驅(qū)動發(fā)展提供了新的思路和方法,有望在未來的金融領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用。
【免責(zé)聲明】本文僅代表作者本人觀點(diǎn),與和訊網(wǎng)無關(guān)。和訊網(wǎng)站對文中陳述、觀點(diǎn)判斷保持中立,不對所包含內(nèi)容的準(zhǔn)確性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保證。請讀者僅作參考,并請自行承擔(dān)全部責(zé)任。郵箱:news_center@staff.hexun.com
最新評論