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WeLab 发力隐私计算,破解数据共享和信息安全难题

2021-03-19 15:44 · 稿源:站长之家用户

两会期间,“数据安全”成为热门议题,多位人大代表、政协委员聚焦数据安全,在数据安全防护以及立法方面纷纷献言献策。其中呼吁“强化金融数据场景应用监管,防范数据安全保护的交叉风险;依托金融基础设施探索数据资源的共享流通;加快推进数据产权相关立法研究的建议”被广泛关注。WeLab集团作为亚洲领先的金融科技集团,一直将用户信息安全放在重要位置,从 2019 年开始就将隐私计算作为未来三大战略目标,利用创新技术不断更新应用以持续给消费者一个安全、便利的体验,在多个前沿技术领域都取得了较大的进展,在信息安全领域也已获得了多项国家专利证书。

WeLab创新研究中心多年来稳步发展,为WeLab集团旗下七大品牌提供了多种前沿技术支持,为各项业务的跨越式发展提供保障。 2020 年 6 月WeLab创新研究中心落户前海深港基金小镇新址。此次乔迁为WeLab的技术团队注入了全新的活力,也继续深化了"香港金融+深圳技术"的人才优势。WeLab也在 2020 年提交了多项涉及联邦学习与边缘计算的自研技术专利申请,进一步完善集团在相关领域的技术布局。

弯道快速超车,联邦学习实现重大突破

WeLab创新研究中心用短短几个月的时间完成了联邦学习平台从 0 到 1 的突破,搭建了从任务管理、在线推理、操控中心、算法库与联邦基础于一身的学习平台。不仅获得了中国信通院泰尔实验室颁发的技术安全证书,也与多家同业机构及上市公司通过平台完成了联合建模。目前平台中的函数计算已经实现弹性化,使用联盟链实现分布式记账、可视化建模及在线交流等功能已经完成开发,进入测试阶段。通过运用联邦机器学习,WeLab可以有效解决数据孤岛问题,让参与方在不共享数据的基础上联合建模,从技术上打破数据孤岛。一方面,可以实现数据隔离,参与各方的数据不会泄露到外部,满足用户隐私保护和数据安全的需求;另一方面,通过联邦学习能够保证模型质量无损,保证联邦模型比割裂的独立模型效果好。

发挥应用优势,拓展场景使用边界

技术联动场景,推动深入研究过去几年WeLab也一直专注于边缘计算的研究,并取得了多个相关专利,其专利边缘计算解决方案将在高效计算的基础上确保用户隐私数据的安全以及更精简的数据传输。WeLab在隐私计算的研发上不仅停留在技术层面,是充分考虑到实际业务的应用场景,以行业痛点出发,打造可使用、可输出的前沿技术。据悉,WeLab计划将联邦学习与边缘计算应用在保险、金融风控、智能获客、智能营销、智能城市等多个高频应用场景,并将现有技术通过集团旗下一站式金融科技服务商天冕科技输出,与更多行业标兵共同合作,推进前沿技术的深入研究。

展望未来,WeLab将继续在联邦学习、边缘计算、匿踪查询、社交网络分等四大领域深耕科技创新,坚持把研发投入作为基础性发展战略,不急眼前利益,促进企业创新、和市场需求的有机衔接,谋求与合作伙伴共同推进行业的进步。

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