联邦学习新时代即将到来？同盾科技FLEX协议开源( 二 )
公共组件：是上层应用协议所依赖的基础密码算法和安全协议 ， 比如同态加密、秘密分享等 。
在整个FLEX协议中 ， 对于基础架构、通信和安全三方面进行了详细的阐述和约定 ， 适用于跨特征、跨样本和迁移联邦学习三种场景下的多种不同算法 ， 清晰的对联邦学习技术过程中联邦共享、联邦预处理、联邦计算、联邦训练、联邦预测、公共组件和联邦安全性等流程进行了阐释和约定 ， 是当前首个开源并定义完整的标准化联邦协议 。
同盾科技FLEX协议的开发与开源为联邦学习技术的发展应用奠定了更好的基础 。 通过FLEX协议 ， 各类高校、研究机构、企业和个人可以对联邦学习技术的开发实现与安全性检测进行更进一步的研究与验证 ， 促进不同行业更快落地联邦应用 。
比如在智慧金融领域 ， FLEX定义的联邦技术可以应用在反欺诈、反洗钱、智能风控、用户画像挖掘、智能交叉营销等场景 ， 帮助金融机构打通内部各部门的数据价值 ， 并利用更多不同外部数据源的价值 。 在智慧政务领域 ， 政府部门不同委办局的数据将能够在统一的联邦平台上打通 ， 为政府管理和百姓生活提供更好的支持保障 。 在智慧医疗领域 ， 不同医院的就诊数据、病史信息能够利用联邦模式共享 ， 为医学研究发展和百姓的就医提供便利 。
目前 ， 同盾科技的FLEX协议已经在GitHub上进行了开源 ， 后续也将逐步进行完善和更新 。 李晓林教授对于FLEX协议充满了期待：“我们非常欢迎和希望业界研究使用FLEX协议 ， 也希望更多对联邦学习技术感兴趣的人能够加入到技术的探讨和优化中来 ， 这正是我们开源协议的意义 。 ”
近年来 ， 同盾科技人工智能研究院在联邦学习领域不断取得重要突破 ， 已经成为行业内一支重要的领军力量 ， FLEX协议的诞生不仅是研究院自身发展的一件历史性时刻 ， 相信它也将为国内联邦学习的发展做出重要贡献 。
文/金仁甫
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