| 聯(lián)邦學習在金融數(shù)據(jù)安全領域的研究與應用 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：570 K | |
| 標簽： 聯(lián)邦學習 金融數(shù)據(jù)安全 數(shù)據(jù)隱私 | |
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| 文檔介紹：摘 要： 近年來，金融領域明文數(shù)據(jù)流通所引起的數(shù)據(jù)泄露問題日漸突出，傳統(tǒng)的跨機構數(shù)據(jù)融合的機器學習方式面臨著新的問題與挑戰(zhàn)。因此，立足于金融數(shù)據(jù)安全領域，從用戶隱私和數(shù)據(jù)安全角度出發(fā)，概述聯(lián)邦學習理論并深入分析其目前在金融行業(yè)的應用現(xiàn)狀，指出現(xiàn)有的聯(lián)邦學習還存在通信效率低、數(shù)據(jù)異構性突出等問題。最后提出健全聯(lián)邦學習標準體系、時刻關注監(jiān)管要求等建議，為推動聯(lián)邦學習在金融數(shù)據(jù)安全領域中的合法應用提供參考性意見。 | |
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