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一、初心：联邦学习拟解决的问题1.联邦学习的广义定义：解决联合建模的问题或需求随着人工智能等技术应用的发展与普及，基于机器学习的智能营销及风控等应用迅速兴起。
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可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题： 计算节点API
使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景
使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。 父主题： 可信联邦学习作业
删除作业 删除可信联邦学习作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待删除的作业，单击“删除”。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题： 可信联邦学习作业
可以预见的是，微众AI团队针对的情景，要比Google的情景更加具有普适性，也更符合未来大数据、多企业的应用需求。下图展示了FTL的应用情景。解释：假设我们现有的A和B两个企业的数据，它们的服从上图的特征和样本维度。
图3 恶意脚本执行结果 父主题： 可信联邦学习作业
父主题： 可信联邦学习作业
图1 乳腺癌预测研究应用场景示意 作业发起方通过计算节点上传数据、待训练模型的定义文件； 作业发起方配置TICS的横向联邦学习作业，启动训练； 模型参数、梯度数据在TICS提供的安全聚合节点中进行加密交换； 训练过程中，各参与方计算节点会在本地生成子模型，由TICS负责安全聚合各子模型的参数
训练型横向联邦作业流程 联邦学习分为横向联邦及纵向联邦。相同行业间，特征一致，数据主体不同，采用横向联邦。不同行业间，数据主体一致，特征不同，采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模，因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。
创建可信联邦学习评估型作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数，完成后单击“确定”。
联邦学习有三大构成要素：数据源、联邦学习系统、用户。三者间关系如图所示，在联邦学习系统下，各个数据源方进行数据预处理，共同建立及其学习模型，并将输出结果反馈给用户。联邦学习的分类根据参与各方数据源分布的情况不同，联邦学习可以被分为三类：横向联邦学习、纵向联邦学习、联邦迁移学习。
图2 配置参数 父主题： 可信联邦学习作业
应用凭证申请和修改 应用凭证申请 服务器接口调测成功后，集成联营kit前，商家需要申请应用凭证，该凭证在发布商品、Kit集成阶段均会使用，具体操作步骤如下： 进入卖家中心页面，单击左侧导航的“应用工具>应用凭证管理”。
创建可信联邦学习训练型作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数，完成后单击“确定”。
联邦学习最早在 2016 年由谷歌提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，根据多参与方之间数据分布的不同，把联邦学习分为三类：横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。
TEE为授权安全软件，也称为“可信应用”提供一个安全的执行环境，通过实施保护、保密性、完整性和数据访问权限确保端到端的安全。 2.MPC MPC（安全多方计算），是一个复杂的密码协议，最早是由姚教授在82年通过百万富翁问题提出来的。
横向联邦学习场景
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