联邦学习框架下的数据安全与利用合规路径

日趋严格的个人信息保护相关法律法规,在保护个人隐私的同时,增加了企业数据流通合规的难度和成本。在联邦学习框架中,数据不动模型动的隐私保护设计以技术促进法律的遵守,是打破数据孤岛壁垒、促进隐私保护前提下数据融合协作创新的可能解。将合法原则、数据最小化原则与目的限制原则嵌入到系统开发的技术中,联邦学习分布式协作框架以局部模型更新参数代替本地原始个人数据上传,实现数据本地训练存储,达到可用不可见的个人信息保护效果。由于潜在的网络安全攻击以及机器学习算法黑箱的固有缺陷,联邦学习仍然面临着质量原则、公正原则与透明原则的挑战。联邦学习不是规避合规义务的手段,而是减少个人信息合规风险的可行技术措施,使用时仍然存在需要履行的个人信息保护义务,数据权属与责任分配的确定需要综合考量各参与方角色和个人信息处理者类型。

针葵

学校的植物园是我的最爱，因为那里没有老师的唠叨。还可以欣赏姿态各异的花草树木。植物园不六。但却是花的世界、小昆虫的乐园，也是我的休闲地。那里有许多稀奇珍贵的花草树水：有热情奔旅的玫瑰花，有让人敬而远之的仙人掌，还有鲜艳怒放的菊花……而让我最感兴趣的，还是昂首挺胸戴盔披甲的针葵。针葵，听名字，就觉得有点儿惊悚吧！没错，别惹它，它可是一个厉害的角色。