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早在11年,极光研发区块链技术时,便已启动“联邦学习框架”的预研工作。
次年,瑶瑶姐带队完成,场景化广告系统的换代升级后,便正式启动了该项目。
历时两年有余,终于完成了全部开发工作。
“联邦学习”,是一种保护数据隐私的分布式机器学习技术。
其核心思想是:允许多个参与方,在不共享原始数据的前提下,联合训练模型。
通过差分隐私、同态加密、安全多方计算聚合等加密技术,实现“数据可用不可见”。
这种隐私技术,可应用于多个方面。
首先是广告领域。
利用联邦学习框架,瑶瑶姐带队,打造了一套“联邦学习广告模型”。
这也是极光研发该技术的核心目的。
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