联邦学习 FATE (Federated AI Technology Enabler) 是微众银行AI部门发起的开源项目,为联邦学习生态系统提供了可靠的安全计算框架.FATE项目使用多方安全计算 (MPC) 以及同态加密 (HE) 技术构建底层安全计算协议,以此支持不同种类的机器学习的安全计算,包括逻辑回归.基于树的算法.深度学习和迁移学习等. FATE官方网站:fate.fedai.org/ FATE文档:fate.readthedocs.io/ 安装docker curl -fsSL htt

参考:https://github.com/webankfintech/fate https://www.fedai.org/#/ 一.Docker Standalone 安装 FATE $ sh build_standalone_docker.sh FATE $ CONTAINER_ID=`docker run -t -d fate/standalone` FATE $ docker exec -t -i ${CONTAINER_ID} bash There are a few algorit

近日,微众银行联邦学习FATE开源社区迎来了两位新贡献者——来自腾讯的刘洋及秦姝琦,作为云计算安全领域的专家,两位为FATE构造了新的功能点,并在Github上提交修复了相关漏洞.(Github项目地址:https://github.com/FederatedAI/FATE )从FATE的面世,到贡献者激励制度的推出,参与开源社区建设的数据安全行业从业者不断踊现,FATE在业内的关注度.价值认可度逐步提升,联邦学习生态正进一步深化及拓展. AI时代数据安全问题严峻,联邦学习是必经解决路径 人工智

数据孤岛.数据隐私以及数据安全,是目前人工智能和云计算在大规模产业化应用过程中绕不开的“三座大山”. “联邦学习”作为新一代的人工智能算法,能在数据不出本地的情况下,实现共同建模,提升AI模型的效果,从而保证数据隐私安全,突破数据孤岛和小数据的限制,这无疑成为了跨越“三座大山”的途径之一.因此,作为联邦学习全球首个工业级开源项目,FATE也受到了各方关注,开发者们对加入社区建设纷纷表示期待.(FATE开源社区地址:https://github.com/FederatedAI/FATE) 而在贡献

作者:京东科技 葛星宇 1.前言 本文除特殊说明外,所指的都是fate 1.9版本. fate资料存在着多处版本功能与发布的文档不匹配的情况,各个模块都有独立的文档,功能又有关联,坑比较多,首先要理清楚各概念.模块之间的关系. 2.网络互联架构 1. 概念解释: RollSite是一个grpc通信组件,是eggroll引擎中的一个模块,相当于我们的grpc通信网关. Exchange是RollSite中的一个功能,用于维护各方网关地址,并转发消息.参考<FATE exchange部署指南> 2

目录 Jenkins持续集成学习5-搭建jenkins问题汇总 目录 前言 问题列表 nuget还原包问题 编译问题 SVN更新问题 参考文档 Jenkins持续集成学习5-搭建jenkins问题汇总 目录 Jenkins持续集成学习-Windows环境进行.Net开发1 Jenkins持续集成学习-Windows环境进行.Net开发2 Jenkins持续集成学习-Windows环境进行.Net开发3 Jenkins持续集成学习-Windows环境进行.Net开发4 Jenkins持续集成学习-

联邦学习简介        联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全.保护终端数据和个人数据隐私.保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习.其中,联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络,还包括随机森林等重要算法.联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础. 联邦学习的系统构架       以包

本文链接:https://blog.csdn.net/Sinsa110/article/details/90697728代码微众银行+杨强教授团队的联邦学习FATE框架代码:https://github.com/WeBankFinTech/FATE谷歌联邦迁移学习TensorFlow Federated (TFF)框架代码:https://www.tensorflow.org/federated/论文Towards Federated Learning at Scale: System Desi

腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台 联邦学习作为新一代人工智能基础技术,通过解决数据隐私与数据孤岛问题,重塑金融.医疗.城市安防等领域. 腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台构建在 Angel 机器学习平台上,利用 Angel-­PS 支持万亿级模型训练的能力,将很多在 Worker 上的计算提升到 PS(参数服务器) 端:Angel PowerFL 为联邦学习算法提供了计算.加密.存储.状态同步等基本操作接口,通过流程调度模块协调参与方任务执行状态,而通信模块完成了任务训

java学习一目了然--异常必知 我们只要学java,异常肯定非常熟悉,该抛的时候抛一下就行.但是这其中还有点小细节需要注意.就用这个小短篇来说一下异常处理中的小细节吧. 异常处理 RuntimeException异常不处理,便已是可以通过的,旨在运行期间发生的异常问题. Exception为编译时期异常,继承与他的子类必须在代码过程中捕获. jvm处理异常方案,有异常便停止运行人为try-catch处理方案,有异常时打印日志,但程序继续运行 finally关键字: 放在catch语句之后,构成

hadoop HA+Federation(高可用联邦)搭建配置(二) 标签(空格分隔): hadoop core-site.xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> # <configuration> # 注意此处的修改 <configuration xmlns:xi="http://www.w3.org/2001/XInclude"> <xi:include

hadoop HA+Federation(高可用联邦)搭建配置(一) 标签(空格分隔): 未分类 介绍 hadoop 集群一共有4种部署模式,详见<hadoop 生态圈介绍>. HA联邦模式解决了单纯HA模式的性能瓶颈(主要指Namenode.ResourceManager),将整个HA集群划分为两个以上的集群,不同的集群之间通过Federation进行连接,使得HA集群拥有了横向扩展的能力.理论上,在该模式下,能够通过增加计算节点以处理无限增长的数据. 搭建准备环境 Centos Hadoo

本人是学生党,同时也是小菜鸡一枚,撞运气有机会能够给老师当项目助理,在这个过程中肯定会学到一些有趣的知识,就在此平台上记录一下,在知识点方面有不对的还请各位指正. What(什么是联邦学习?) 联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全.保护终端数据和个人数据隐私.保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习.其中,

内容来源:华为开发者大会2021 HMS Core 6 AI技术论坛,主题演讲<MindSpore联邦学习框架解决隐私合规下的数据孤岛问题>. 演讲嘉宾:华为MindSpore联邦学习工程师 大家都知道,人工智能的发展离不开广泛的数据支撑.数据是基础,也是关键.但行业中小规模.碎片化,亦是大规模.高质量的数据都很难获取,涉及到工程.监管和隐私合规多方面的问题.这也就导致人工智能产业面临数据孤岛挑战,比如企业获得用户数据越来越难.企业内不同部门数据难合作.同行业企业数据难以共享.跨行业数据难以发

我们在<Python中的随机采样和概率分布(二)>介绍了如何用Python现有的库对一个概率分布进行采样,其中的dirichlet分布大家一定不会感到陌生.该分布的概率密度函数为 \[P(\bm{x}; \bm{\alpha}) \propto \prod_{i=1}^{k} x_{i}^{\alpha_{i}-1} \\ \bm{x}=(x_1,x_2,...,x_k),\quad x_i > 0 , \quad \sum_{i=1}^k x_i = 1\\ \bm{\alpha} =

核心问题:如果每个用户只有一类数据,如何进行联邦学习? Felix X. Yu, , Ankit Singh Rawat, Aditya Krishna Menon, and Sanjiv Kumar. "Federated Learning with Only Positive Labels." (2020). 简述 在联邦学习中,如果每个用户节点上只有一类数据,那么在本地训练时会将任何数据映射到对应标签,此时使用分布式SGD或FedAvg算法学习分类器会导致整体学习失效.为了安全性

B. McMahan, E. Moore, D. Ramage, S. Hampson, and B. A. y Arcas, "Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data," in Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Apr. 2017

我们在博文<联邦学习:按病态独立同分布划分Non-IID样本>中学习了联邦学习开山论文[1]中按照病态独立同分布(Pathological Non-IID)划分样本. 在上一篇博文<联邦学习:按Dirichlet分布划分Non-IID样本>中我们也已经提到了按照Dirichlet分布划分联邦学习Non-IID数据集的一种算法.下面让我们来看按Dirichlet分布划分数据集的另外一种变种,即按混合分布划分Non-IID样本,该方法为论文[2]中首次提出. 该论文提出了一个重要的假设

这是一个新开的每周六定期更新栏目,将本周arxiv上新出的联邦学习等感兴趣方向的文章进行总结.与之前精读文章不同,本栏目只会简要总结其研究内容.解决方法与效果.这篇作为栏目首发,可能不止本周内容(毕竟欠账太多了). 量化 A. T. Suresh, Z. Sun, J. H. Ro, and F. Yu, "Correlated quantization for distributed mean estimation and optimization," arXiv:2203.0492

联邦学习的思想概括为:一种无需交换数据(只交换训练中间参数或结果)的分布式机器学习技术,在保护数据隐私的同时实现数据共享,解决数据孤岛问题. 本文仅介绍基本概念,详细请查看文末参考资料. 基本概念 联邦学习(Federated Learning)是一种分布式机器学习技术,其核心思想是通过在多个拥有本地数据的数据源之间进行分布式模型训练,在不需要交换本地个体或样本数据的前提下,仅通过 交换模型参数或中间结果 的方式,构建基于虚拟融合数据下的全局模型,从而实现数据隐私保护和数据共享计算的平衡,即"数