收藏本站
收藏 | 投稿 | 论文排版

联邦学习在金融数据安全领域的研究与应用

张海涛  
【摘要】:近年来,金融领域明文数据流通所引起的数据泄露问题日渐突出,传统的跨机构数据融合的机器学习方式面临着新的问题与挑战。因此,立足于金融数据安全领域,从用户隐私和数据安全角度出发,概述联邦学习理论并深入分析其目前在金融行业的应用现状,指出现有的联邦学习还存在通信效率低、数据异构性突出等问题。最后提出健全联邦学习标准体系、时刻关注监管要求等建议,为推动联邦学习在金融数据安全领域中的合法应用提供参考性意见。

知网文化
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978