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京东数科自研联邦学习平台Fedlearn正式亮相,实现不交换数据情况下的联合建模

2020年10月12日

品玩10月12日讯,近日,京东数字科技集团(简称:京东数科)正式推出自主研发的联邦学习平台——Fedlearn。融合了密码学、机器学习、区块链等联邦学习算法的Fedlearn平台,搭建出一套安全、智能、高效的链接平台,在各机构数据不用向外传输的前提下,通过联合多方机构数据,实现共同构建模型等多方数据联合使用场景,获得加成效应。相较于传统的数据共享交换方法,Fedlearn平台创新性地提出了并行加密算法、异步计算框架、创新联邦学习等技术架构,在保证数据安全的前提下提升学习效率,并逐步达到融合亿级规模数据的能力。

该平台具有三大特点。第一,在数据和模型隐私方面,不同参与方之间没有直接交换本地数据和模型参数,而是交换更新参数所需的中间数值。同时,为了避免从这些中间数值中恢复数据信息,采用增加扰动对这些数值进行保护,确保了数据和模型的隐私安全。其次,在通讯方面,引入中心化数据交换的概念,使得数据的交换独立于参与方。最后,采用异步计算框架,极大地提高了模型训练的速度。

在京东数科开发Fedlearn平台的过程中,也实现了多项业界首创技术,譬如近期实现的“基于核的非线性联邦学习算法”。在安全性上,这一方法不传输原始样本及梯度信息,充分保护数据隐私;在快速性方面,这一方法使用首创的双随机梯度下降,大大提高计算速度,充分利用计算资源,通过增加扰动提高数据的安全保护。这一技术创新已经形成了论文《解决多方垂直联邦学习的安全核学习算法》(Federated Doubly Stochastic Kernel Learning for Vertically Partitioned Data),并被顶级学术会议KDD 2020接受。

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