為聯邦學習互信提供“技術解”，星云Clustar榮獲FTL-IJCAI 21 最佳應用論文獎

8月21日，聯邦學習與遷移學習國際研討會（ 簡稱FTL-IJCAI）順利舉行。

IJCAI（國際人工智能聯合會議）至今已成功舉辦29屆，是人工智能領域歷史最悠久，也是最具影響力的學術會議之一。會議期間，微眾銀行、京東、第四范式、星云Clustar等企業聯合香港科技大學、南洋理工大學、匹茲堡大學、清華大學等知名高校及科研機構發起了“IJCAI聯邦學習與遷移學習國際研討會（FTL-IJCAI’21）”，來自全球的技術專家和產業精英分享了最新研究成果，從技術效率提升、工業界應用等多維度全方位解開聯邦學習生態影響力提升擴大的密碼。

作為本屆研討會的組織方，同時也是聯邦學習研究與應用的代表企業之一，星云Clustar在會上分享了多項最新研究成果。其中，由香港科技大學副教授、iSING Lab主任陳凱教授指導，星云Clustar CTO張駿雪與星云Clustar算法工程師張曾光、柴迪聯合研究并撰寫的論文《Aegis: A Trusted, Automatic and Accurate Verification Framework for Vertical Federated Learning 》榮獲FL-IJCAI’21最佳應用論文獎（Best Application Award）。

 

在日益增長的政策監管壓力之下，如何解決用戶隱私安全、如何合法合規獲取數據等問題，成為當下人工智能大規模應用于產業的關鍵。而聯邦學習作為一種新型機器學習技術范式，因其可兼顧大數據合作需求和隱私安全保護而倍受學術界與產業界關注，發展極為迅速，漸漸成為各行各業大數據合作與AI協作的“標配”。

在研究領域，如何更好地支持跨行業數據融合是一個廣受關注的研究課題，而縱向聯邦學習是常用的技術范式。縱向聯邦也稱為跨特征聯邦，自微眾銀行在2019年提出以來，已逐漸應用到越來越多的場景中。例如，銀行可在對自身擁有的客戶資金數據特征完成建模后，將中間數據上傳至聯邦，與外部互聯網平臺上傳的客戶信息中間數據進行聯合建模，利用多維度的數據提升模型效果，更精準的完成廣告投放，提升用戶點擊率，同時還能進一步跟蹤用戶點擊轉化效果。

在技術范式上，與谷歌所提出的橫向聯邦學習中所有參與方共享一個共有模型不同，縱向聯邦學習體系中，每個參與方都擁有與其數據特征相關聯的共享模型中的一部分。因此，縱向聯邦學習中各參與方彼此間存在更為緊密的共生關系。換言之，縱向聯邦學習的各參與方之間的計算具有依賴關系，需要頻繁地互動與交換模型訓練中間結果。

然而，頻繁互動與模型參數交換的過程是否安全、參與方行為是否可信是縱向聯邦所面臨的一大難點。只有所有參與者都遵循安全協議或算法時，縱向聯邦才能實現安全可控的跨行業數據融合，發揮技術價值。而在產業上，多個參與方完全互信多為理想狀態。實際應用中，如果參與方存在惡意行為，如發送惡意控信息或執行惡意命令，便會導致縱向聯邦模型失去準確性，甚至導致源數據泄露。

為了應對這一實際應用痛點，擴展聯邦學習更多應用空間，星云Clustar研究團隊對縱向聯邦學習系統進行了深入研究，創新性構建了一個可信的、自動的、準確的驗證框架。該框架一方面利用區塊鏈技術，將多方參與建模訓練的加密數據存儲于不可篡改的區塊鏈系統中，以確保收集數據的安全性。另一方面，對聯邦學習參與方的通訊、流量進行審計，監督多方合作建模過程中破壞模型訓練、泄露隱私的行為，并且在訓練結束后可再次進行事后審計，確保所有的加密數據訓練都有跡可循，若造成泄漏則方便追責。

論文作者、星云Clustar算法工程師張曾光在分享中表示：“Aegis 通過對縱向聯邦學習傳輸中間信息的監控，可實現對流程和數據兩個方面可能存在的惡意攻擊和隱私泄露進行檢測。這一成果大幅強化了聯邦學習的可驗證安全性，為解決多方參與的聯邦學習互信問題提供了一個當下最佳的技術解。”

據了解，這已經是星云Clustar第3次深度參與IJCAI的專項研討會。2019年，星云Clustar敬清賀作者團隊的論文《量化評估聯邦遷移學習（Quantifying the Performance of Federated Transfer Learning）》得了會議的最佳學生論文獎；2020年，星云Clustar提交的論文《FPGA-Based Hardware Accelerator of Homomorphic Encryption for Efficient Federated Learning)》再次入選，并于會議上展示了星云自主研發的聯邦學習隱私計算方案。

作為國內聯邦學習技術研究與應用的代表企業，星云Clustar正在通過自身在技術領域的沉淀與積累，深掘聯邦學習切實落地的可能性與空間，推進聯邦學習帶來的技術紅利在各行各業的落地，使企業與機構的多方安全協作更具可得性。未來，星云Clustar將繼續在聯邦學習技術領域深耕，保持開放的心態，堅持開源的技術路線，助力聯邦學習技術與隱私計算產業的可持續發展，使數據發揮出真正的生產要素作用。

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