杨强区块链联邦学习，如何保护数据隐私安全共享？

导读： 教授杨强，是人工智能领域当中具知名度的学者，特别于联邦学习这一方面，贡献十分显著。他所着重关注的研究方向，跟当下特别热门的区块链技术，紧密地结合在了一起，而这种结合的方式...

教授杨强，是人工智能领域当中具知名度的学者，特别于联邦学习这一方面，贡献十分显著。

他所着重关注的研究方向，跟当下特别热门的区块链技术，紧密地结合在了一起，而这种结合的方式，为解决数据隐私以及安全共享问题，开拓出了全新的思路，进而带来了不一样的视角，还有不一样的可能。

本文将从其研究核心出发，探讨这种交叉融合的实际价值。

联邦学习，作为一种有着独特特点的分布式机器学习模式，其关键重点在于，在数据一直不脱离本地的情形下，达成共同训练模型的任务。

由杨强教授团队所提出的有关框架，切实有效地保护了用户隐私，进而避免了原始数据的集中收集 。

这为处理“数据孤岛”问题供给了技术根基，尤其是契合已逐渐严苛的数据法规规定，。

将联邦学习与区块链结合，能进一步构建可信的协作环境。

区块链有着不可篡改、可追溯的特性，依靠这些特性，它能记录模型训练过程当中的参数交换情形，也能记录对贡献进行度量的情况以确保协作过程的公平、透明。

例如，处于医疗联合诊断的情形之下，各个医院在完全确保患者隐私不会遭受侵犯的前提状况下，凭借此技术一起齐心协力提高AI模型的性能体现。

然而，这种结合也面临模型性能、通信开销和系统效率等挑战。

对于未来的前行发展而言，需要对底层协议予以优化，并且要在金融、物联网及其他更多的场景当中去验证其具备的稳健性。

技术落地的关键在于平衡隐私、效率与实用性。

你是否在业务中遇到过数据协作与隐私保护的矛盾？

欢迎分享你的看法或实践案例。