文档名：联邦学习在电子政务中的应用初探
随着大数据的发展,新兴的方法论、架构和技术缓解了大数据存储与计算所带来的问题,从而促进了以深度学习为代表的机器学习的再度兴起.为得到性能更佳的模型,传统做法是尽量集中研究对象的各种数据,从而得到关于更多、更全面的特征.随着数据安全、隐私、资产意识的不断提升,数据集中越来越难或根本无法实现.在这种情况下,“联邦学习”的概念被提出,旨在保护数据安全与隐私的同时,利用分布的数据进行联合模型训练,从而达到或接近基于数据集中的训练效果.机器学习在电子政务领域也得到了广泛应用,而政府部门所收集保存的数据中很多涉及国家与社会安全、商业秘密与个人隐私等事项,在跨部门和与社会实体联合的应用中,亟待引入“联邦学习”技术.介绍了机器学习在电子政务中的应用案例,并从概念、理论上探讨了“联邦学习”在电子政务领域的应用模式与方法,给出初步建议.这些建议还需通过具体案例实践进行检验.
作者：蒋凯元
作者单位：国家公共信用信息中心,北京100045
母体文献：2020中国网络安全等级保护和关键信息基础设施保护大会论文集
会议名称：2020中国网络安全等级保护和关键信息基础设施保护大会
会议时间：2020年12月20日
会议地点：南宁
主办单位：公安部第一研究所
语种：chi
分类号：TP3H3
关键词：电子政务 联邦学习 数据安全
在线出版日期：2021年11月24日
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