原标题：京东数科自研联邦学习平台Fedlearn正式亮相，实现不交换数据情况下的联合建模

品玩10月12日讯，近日，京东数字科技集团（简称：京东数科）正式推出自主研发的联邦学习平台——Fedlearn。融合了密码学、机器学习、区块链等联邦学习算法的Fedlearn平台，搭建出一套安全、智能、高效的链接平台，在各机构数据不用向外传输的前提下，通过联合多方机构数据，实现共同构建模型等多方数据联合使用场景，获得加成效应。相较于传统的数据共享交换方法，Fedlearn平台创新性地提出了并行加密算法、异步计算框架、创新联邦学习等技术架构，在保证数据安全的前提下提升学习效率，并逐步达到融合亿级规模数据的能力。 6park.com
该平台具有三大特点。第一，在数据和模型隐私方面，不同参与方之间没有直接交换本地数据和模型参数，而是交换更新参数所需的中间数值。同时，为了避免从这些中间数值中恢复数据信息，采用增加扰动对这些数值进行保护，确保了数据和模型的隐私安全。其次，在通讯方面，引入中心化数据交换的概念，使得数据的交换独立于参与方。最后，采用异步计算框架，极大地提高了模型训练的速度。 6park.com
在京东数科开发Fedlearn平台的过程中，也实现了多项业界首创技术，譬如近期实现的“基于核的非线性联邦学习算法”。在安全性上，这一方法不传输原始样本及梯度信息，充分保护数据隐私；在快速性方面，这一方法使用首创的双随机梯度下降，大大提高计算速度，充分利用计算资源，通过增加扰动提高数据的安全保护。这一技术创新已经形成了论文《解决多方垂直联邦学习的安全核学习算法》（Federated Doubly Stochastic Kernel Learning for Vertically Partitioned Data），并被顶级学术会议KDD 2020接受。
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