【摘 要】
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近年来,金融领域明文数据流通所引起的数据泄露问题日渐突出,传统的跨机构数据融合的机器学习方式面临着新的问题与挑战.因此,立足于金融数据安全领域,从用户隐私和数据安全角度出发,概述联邦学习理论并深入分析其目前在金融行业的应用现状,指出现有的联邦学习还存在通信效率低、数据异构性突出等问题.最后提出健全联邦学习标准体系、时刻关注监管要求等建议,为推动联邦学习在金融数据安全领域中的合法应用提供参考性意见.
【机 构】
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五矿国际信托有限公司,北京100027
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近年来,金融领域明文数据流通所引起的数据泄露问题日渐突出,传统的跨机构数据融合的机器学习方式面临着新的问题与挑战.因此,立足于金融数据安全领域,从用户隐私和数据安全角度出发,概述联邦学习理论并深入分析其目前在金融行业的应用现状,指出现有的联邦学习还存在通信效率低、数据异构性突出等问题.最后提出健全联邦学习标准体系、时刻关注监管要求等建议,为推动联邦学习在金融数据安全领域中的合法应用提供参考性意见.
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