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小紅豆主管區(qū)長 (知名作家)
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[交流]
面向數(shù)據(jù)安全與隱私保護的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)國際研討會
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IJCAI-19 Workshop on FML征文通知 近年來，數(shù)據(jù)隱私保護問題成為社會關(guān)注的焦點。特別是GDPR正式頒布后，以往簡單粗暴的各方數(shù)據(jù)聚合建模方法顯然已經(jīng)不適用。數(shù)據(jù)隱私保護與數(shù)據(jù)準確高效利用之間似乎存在著不可調(diào)和的矛盾，聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法框架的提出從技術(shù)上完美的解決了該問題。 為了進一步擴大聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)影響力，吸引更多高校和企業(yè)進行聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)研究和產(chǎn)品開發(fā)，在國際著名人工智能學(xué)術(shù)會議IJCAI 召開50周年之際，微眾銀行AI團隊聯(lián)合Google、IBM等將舉辦全球第一個聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)相關(guān)的國際研討會- The 1st International Workshop on Federated Machine Learning for User Privacy and Data Confidentiality (FML’19)�，F(xiàn)誠邀大家投稿。 投稿范圍：FML’19接收隱私保護、安全機器學(xué)習(xí)以及人工智能領(lǐng)域的原創(chuàng)性研究成果，主題包括但不限于以下內(nèi)容： Adversarial learning, data poisoning, adversarial examples, adversarial robustness, black box attacks Architecture and privacy-preserving learning protocols Federated learning and distributed privacy-preserving algorithms Human-in-the-loop for privacy-aware machine learning Incentive mechanism and game theory Privacy aware knowledge driven federated learning Privacy-preserving techniques (secure multi-party computation, homomorphic encryption, secret sharing techniques, differential privacy) for machine learning Responsible, explainable and interpretability of AI Security for privacy Trade-off between privacy and efficiency Approaches to make AI GDPR-compliant Crowd intelligence Data value and economics of data federation Open-source frameworks for distributed learning Safety and security assessment of AI solutions Solutions to data security and small-data challenges in industries Standards of data privacy and security 重要日期： 論文截稿日期：2019.5.12 論文接收日期：2019.6.10 會議舉辦日期：2019.8.10-12 會議舉辦地點：中國、澳門 稿件要求：不長于7頁的原創(chuàng)性論文，且接收的優(yōu)秀論文將受邀在IEEE Intelligent Systems（影響因子2.596）特刊發(fā)表。另外會議計劃頒發(fā)Best Paper , Best Student Paper 和 Best Presentation 獎項。 會議網(wǎng)址：https://fml2019.algorithmic-crowdsourcing.com/ 聯(lián)邦學(xué)習(xí)介紹： 聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一個機器學(xué)習(xí)框架，能幫助不同機構(gòu)在滿足用戶隱私保護、數(shù)據(jù)安全和政府法規(guī)的要求下，進行數(shù)據(jù)聯(lián)合使用和建模。具體地說，聯(lián)邦學(xué)習(xí)要解決這樣一個問題：在企業(yè)各自數(shù)據(jù)不出本地的前提下，通過加密機制下的參數(shù)交換與優(yōu)化，建立一個虛擬的共有模型。這個共有模型的性能類似于將各方數(shù)據(jù)聚合到一塊訓(xùn)練出來的模型。該數(shù)據(jù)聯(lián)合建模方案不泄露用戶隱私且符合數(shù)據(jù)安全保護的原則。 正是由于認識到聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的巨大商業(yè)和社會價值，微眾銀行AI團隊不斷進行深入研究并發(fā)布了基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的開源技術(shù)平臺FATE(Federated AI Technology Enabler)。FATE作為一種數(shù)據(jù)隱私保護的安全計算框架，為多種機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)算法提供強有力的安全計算支持。（更多聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)以及FATE介紹請登陸官網(wǎng): https://www.fedai.org/#/） |
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