| 联邦学习在金融数据安全领域的研究与应用 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：570 K | |
| 標(biāo)簽： 联邦学习 金融数据安全 数据隐私 | |
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| 文檔介紹：摘 要： 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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