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咨詢?nèi)绾纬蔀榇河鹱髡哒埪?lián)系：鳥哥筆記小羽毛（ngbjxym）
當(dāng)下數(shù)據(jù)成為比肩石油的基礎(chǔ)性關(guān)鍵戰(zhàn)略資源。在日益增長的數(shù)據(jù)共享需求和日漸嚴(yán)格的數(shù)據(jù)合規(guī)要求下，如何兼顧數(shù)據(jù)開放和數(shù)據(jù)安全，推動(dòng)安全、可信的數(shù)據(jù)共享及價(jià)值流轉(zhuǎn)，是企業(yè)面臨的重要課題。而隱私計(jì)算作為全新的技術(shù)提供了破局思路，在保證數(shù)據(jù)安全的前提下盡可能使數(shù)據(jù)價(jià)值最大化。
隱私計(jì)算(Privacy compute 或Privacy computing)是指在保護(hù)數(shù)據(jù)本身不對外泄露的前提下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析計(jì)算的技術(shù)集合，達(dá)到對數(shù)據(jù)“可用、不可見”的目的；在充分保護(hù)數(shù)據(jù)和隱私安全的前提下，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的轉(zhuǎn)化和釋放。簡單來說，即讓數(shù)據(jù)在一個(gè)密閉空間里被安全地交換、共享、流通進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“價(jià)值”。
隱私計(jì)算之所以安全的原因在于，數(shù)據(jù)所有者和數(shù)據(jù)使用者分離，數(shù)據(jù)擁有方在數(shù)據(jù)不出庫、不可見的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)整合與數(shù)據(jù)模型計(jì)算，而后將產(chǎn)出模型結(jié)果同步回中心節(jié)點(diǎn)分發(fā)至不同參與者，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值共享。
目前主流的隱私計(jì)算技術(shù)主要分為三大方向：
第一類是以多方安全計(jì)算為代表的基于密碼學(xué)的隱私計(jì)算技術(shù)；
第二類是以聯(lián)邦學(xué)習(xí)為代表的人工智能與隱私保護(hù)技術(shù)融合衍生的技術(shù)；
第三類是以可信執(zhí)行環(huán)境為代表的基于可信硬件的隱私計(jì)算技術(shù)。
其中，聯(lián)邦學(xué)習(xí)是兼顧數(shù)據(jù)合作與隱私保護(hù)的去中心化協(xié)作機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)價(jià)值流轉(zhuǎn)是把所有數(shù)據(jù)匯聚到云或者數(shù)據(jù)中心，基于處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行大量的計(jì)算，產(chǎn)出預(yù)測，從而運(yùn)用到具體的應(yīng)用場景中。聯(lián)邦學(xué)習(xí)則相反，AI本身在參與方自己的設(shè)備、數(shù)據(jù)中心，或邊緣上去產(chǎn)出計(jì)算結(jié)果，利用本地?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練模型，將需要更新的參數(shù)同步回到一個(gè)中心節(jié)點(diǎn)，在平均其模型結(jié)果后，再將新的訓(xùn)練模型分發(fā)到各個(gè)不同的參與者。在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的機(jī)制下，參與者不需要犧牲底層數(shù)據(jù)隱私，就可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)比較大規(guī)模的AI、機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景。
隨著行業(yè)關(guān)注度與需求性的不斷提升，隱私計(jì)算及聯(lián)邦學(xué)習(xí)發(fā)展前景無限。據(jù)國際調(diào)研機(jī)構(gòu) Gartner 預(yù)測，2025 年將有一半的大型企業(yè)機(jī)構(gòu)，在不受信任的環(huán)境和多方數(shù)據(jù)分析用例中使用隱私計(jì)算處理數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)生態(tài)的普惠性協(xié)作將達(dá)到前所未有的水平。
但當(dāng)下隱私計(jì)算及聯(lián)邦學(xué)習(xí)仍處于探索階段，在商業(yè)化落地的過程中面臨著兩大阻礙，公平性校驗(yàn)、場景化AI洞察。即在校驗(yàn)參與者身份及數(shù)據(jù)質(zhì)量打造一個(gè)公平協(xié)作的環(huán)境下，基于業(yè)務(wù)目標(biāo)與場景踐以堅(jiān)實(shí)的AI能力，真正以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長，實(shí)現(xiàn)不同參與方下數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。這將是實(shí)現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)有意義、有價(jià)值、能規(guī)模化商業(yè)落地的基礎(chǔ)條件。
聯(lián)邦學(xué)習(xí)基于“可用、不可見”的底層邏輯，保障了不同所有權(quán)的數(shù)據(jù)源在AI模型訓(xùn)練、預(yù)測過程中的安全問題。但這僅是數(shù)據(jù)互聯(lián)互通的一環(huán)，僅靠單一技術(shù)難以構(gòu)建高效、高流動(dòng)性的數(shù)據(jù)共享生態(tài)。仍需考慮數(shù)據(jù)真實(shí)性、數(shù)據(jù)質(zhì)量，以及數(shù)據(jù)參與方激勵(lì)機(jī)制、貢獻(xiàn)評估和利益分配流程等多種因素。
因此為避免由于行業(yè)競爭造成的故意混淆錯(cuò)誤結(jié)果到聯(lián)邦學(xué)習(xí)的體系中，以及一系列其他機(jī)制層面的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)所造成的訓(xùn)練模型結(jié)果錯(cuò)誤等，就需要透明、有效的安全機(jī)制進(jìn)行干預(yù)，建立體系各方的相互信任。
區(qū)塊鏈具有數(shù)據(jù)可溯源、難以篡改、公開透明、智能合約自動(dòng)執(zhí)行等技術(shù)特點(diǎn)，則成為解決上述問題的最佳技術(shù)。其可以幫助企業(yè)各方創(chuàng)造去中心化、自動(dòng)化透明管理，信任以及治理機(jī)制，來消除參與者之間信任程度的風(fēng)險(xiǎn)要素。針對數(shù)據(jù)質(zhì)量及安全性問題，區(qū)塊鏈支持采取投票機(jī)制，由聯(lián)盟各方共同確認(rèn)每個(gè)共享結(jié)果的質(zhì)量，可以有效地減少學(xué)習(xí)體系中不被信任的第三方以偽造的、有疑問的數(shù)據(jù)破壞整體洞察結(jié)果的情況發(fā)生。
區(qū)塊鏈專注參與方可信執(zhí)行與數(shù)據(jù)權(quán)屬憑證流通，聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)則負(fù)責(zé)大規(guī)模的運(yùn)算和數(shù)據(jù)價(jià)值流通。兩者的協(xié)同，實(shí)現(xiàn)全程閉環(huán)的數(shù)據(jù)安全和隱私服務(wù)，使得操作和處理記錄可上鏈保存、不可被篡改，大大減少了數(shù)據(jù)確權(quán)難、數(shù)據(jù)集質(zhì)量低、數(shù)據(jù)資源有限等數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)問題，為企業(yè)及組織構(gòu)建了一個(gè)更為公平安全的數(shù)據(jù)協(xié)作生態(tài)。
當(dāng)下隨著需求不斷擴(kuò)張與成熟，隱私計(jì)算應(yīng)用落地多向開花，在互聯(lián)網(wǎng)、金融、電信、醫(yī)療等行業(yè)滲透率加速攀升。而聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為應(yīng)用面、需求性更廣的隱私計(jì)算技術(shù)，在企業(yè)更為關(guān)注的客戶數(shù)據(jù)、營銷領(lǐng)域作用斐然。
在B2C行業(yè)，例如旅游、零售、汽車、教育、消費(fèi)金融等中大型企業(yè)，存在一定量級的交叉客戶，但由于數(shù)據(jù)體系割裂，缺乏數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)洞察機(jī)會(huì)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在不需要共享數(shù)據(jù)的情況下，基于深度的AI機(jī)器學(xué)習(xí)建立用戶分層模型、預(yù)測性模型等圍繞拉新與客戶生命周期管理場景下的數(shù)據(jù)洞察，提升轉(zhuǎn)化率、降低打擾率，驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)營銷與數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀。
但若使聯(lián)邦學(xué)習(xí)真正能落地于應(yīng)用場景，發(fā)揮業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)價(jià)值，在規(guī)?；叶鄻踊母哔|(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)下，AI技術(shù)也同樣成為核心能力。這要求著聯(lián)邦學(xué)習(xí)需深耕于全域營銷場景，具備海量數(shù)據(jù)磨煉下，成熟性、精準(zhǔn)性可快速落地輸出洞察的AI模型，將數(shù)據(jù)場景化，并轉(zhuǎn)化成深入洞察，驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)各方創(chuàng)造可衡量的經(jīng)濟(jì)效益。
區(qū)塊鏈協(xié)同具備AI基因的聯(lián)邦學(xué)習(xí)將激發(fā)未來數(shù)據(jù)藍(lán)海。目前數(shù)據(jù)安全流通量不足數(shù)據(jù)總量的十萬分之一，伴隨著區(qū)塊鏈技術(shù)與具備強(qiáng)AI能力的聯(lián)邦學(xué)習(xí)融合與發(fā)展，未來將有廣闊的數(shù)據(jù)藍(lán)海價(jià)值被激發(fā)。
而創(chuàng)略科技作為專注于數(shù)據(jù)技術(shù)與AI的企業(yè)，整合了區(qū)塊鏈、密碼學(xué)以及機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，在AI能力與區(qū)塊鏈技術(shù)的雙重加持下推出了APEX聯(lián)邦學(xué)習(xí)，具有以下優(yōu)勢：
1、基于密碼學(xué)技術(shù)，不泄露原始數(shù)據(jù)，甚至原始數(shù)據(jù)的分布，上下界都不會(huì)泄露；
2、性能出色，相比于原始數(shù)據(jù)上合并直接建模，性能上無損；
3、支持多種AI算法，加密算法并沒有限制機(jī)器學(xué)習(xí)的自由度；
4、借鑒區(qū)塊鏈layer2層思想，鏈上記錄必要log信息，防止企業(yè)作惡，相比于直接建模對企業(yè)更有約束力；
5、以區(qū)塊鏈為中樞，整個(gè)建模完全去中心化，任何主體無法獲取或破解其他主體持有的數(shù)據(jù)。完全去除第三方中心服務(wù)，降低數(shù)據(jù)的獲取成本。
目前聯(lián)邦學(xué)習(xí)在營銷領(lǐng)域的拓展還處于初級階段，需要客戶之間以及對提供通道的供應(yīng)商具有高度的信任。而創(chuàng)略科技基于自身在AI應(yīng)用場景下建立的聯(lián)邦學(xué)習(xí)通道，希望可以一步步推動(dòng)行業(yè)往平臺(tái)化、聯(lián)盟化發(fā)展，驅(qū)動(dòng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)商業(yè)化落地，最終激發(fā)廣闊的數(shù)據(jù)藍(lán)海價(jià)值。
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1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
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3)多個(gè)廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
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4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
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2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動(dòng)「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會(huì)公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺(tái)氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個(gè)帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺(tái)管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
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