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微众银行发布世界第一本《联邦学习》专著，全面解析数据隐私保护难题
发布时间：2020-05-21作者：青鸾传媒来源：全网营销点击：
近年来，人工智能已经成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，基于行业大数据进行学习，发现知识，创造价值。
而大数据也已经成为企业和个人最重要的资产，比如对个人而言，它不仅是数字环境中的个人信息收集、使用、整理、处理或共享，更关系到个人在数字世界中的存在，在互联网的急剧发展下，数据安全和隐私边界等也愈加重要。
那么如何在保证用户隐私安全的前提下合法合规获取数据?已经成为当下人工智能大规模应用于产业的关键。联邦学习，正是解决这一矛盾的利器。
联邦学习是一种分布式加密机器学习技术范式，因其可兼顾大数据合作需求和隐私安全保护，近两年发展极为迅速，渐渐成为各行各业大数据合作与AI协作的“标配”，尤其是金融、医疗、智慧城市等对数据安全要求极高的强监管行业，对这一技术系统化的认知需求也愈发强烈。
作为国内首倡并大力推广联邦学习技术的微众银行，近日，以立足产、学、研多领域的深厚经验推出了《联邦学习》这一重量级专著。这是世界上第一部系统介绍联邦学习的专著《联邦学习》中文版上市。
该书由电子工业出版社出版，微众银行首席人工智能官杨强教授及人工智能部刘洋、程勇、康焱、陈天健、于涵等多位人工智能领域顶级专家历时两年，共同撰写而成。该书对联邦学习这一人工智能新兴技术进行了系统性阐释，并且全面分享了微众银行在联邦学习领域的深厚积累。
微众银行首席人工智能官杨强教授是国际人工智能界的领军人物，是 “迁移学习”(transferlearning)的开创者，并且带领团队首次提出“联邦迁移学习”(Federated Transfer Learning)的研究新方向。他于 2013 年 7 月当选为国际人工智能协会(AAAI)院士，是第一位获此殊荣的华人，之后又于 2016 年 5 月当选为AAAI执行委员会委员，是首位也是至今为止唯一的AAAI华人执委。 2017 年 8 月他当选为国际人工智能联合会(IJCAI，国际人工智能领域创立最早的顶级国际会议)理事会主席，是第一位担任主席的华人科学家。 2019 年他获得第九届吴文俊人工智能杰出贡献奖，是国内人工智能领域最高奖项。近期，他又被选为AAAI 2021 大会主席，将成为AAAI 大会历史上第二位大会主席，也是担任此职位的首位华人。
在书中，微众银行全面、系统地阐述了如何将联邦学习与分布式机器学习、密码学和安全深度结合，并吸纳经济学原理和博弈论的激励机制设计相关理论，以解决“在数据不出本地、确保数据安全的情况下，让多个数据拥有者共享数据模型”的问题。此外，更介绍了联邦学习研究和开源平台等前沿成果，以及联邦学习在金融、计算机视觉等领域的落地实践案例。
凭借理论专业性及立足实践的实用性，该书获得国内外顶级专家认可与推荐。中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹在书的序言中写道，“《联邦学习》一书主要从技术维度出发，重点研究了联邦学习对AI的隐私保护和数据安全问题。从广度上看，此书除了讨论了四种联邦学习的基本类型，还讨论了相关的联邦学习激励机制和分布式机器学习。而从深度上看，书中包括原理、算法、平台和应用实例。本书作者杨强等均来自微众银行，他们都参与了联邦智能使能器(Federated AI Technology Enabler，FATE)的联邦学习平台的开发。本书的许多思想来源于这个实践，因此具有实用性。”
中国工程院院士、北京大学教授、鹏城实验室主任高文，创新工场董事长兼CEO李开复，欧洲科学院外籍院士、IEEE Fellow，中国人民解放军军事科学院副院长梅宏，第十三届全国政协经济委员会委员肖钢，南京大学人工智能学院院长、欧洲科学院外籍院士、ACM/AAAI/IEEE Fellow周志华等为书撰写推荐语。本书作者之一，联邦学习技术最早的布道者，国际人工智能界领军人物杨强教授曾指出：“联邦学习作为下一代人工智能大规模协作的基础，迎合了技术和社会的需求，将承担起人工智能在发展和应用中的重任。”
这是一个海量的却又是碎片化的数据时代，数据的“社会属性”日益凸显