随着互联网等信息技术的发展，以人工智能和大数据技术为代表的新型信息技术已经深入到经济社会发展的各个方面，并在一定程度上改变了传统产业的发展模式。以人工智能、大数据为基础开发的各类管理和销售系统有效提升了各企业的生产能力和销售效率。
另一方面，数据安全和数据隐私问题近年来受到了前所未有的重视。2017年，我国实施《中华人民共和国网络安全法》；2018年，欧盟实施《通用数据保护条例》。这些法案都对数据共享规则和数据保护提出了明确的要求。
由于这些因素，联邦学习分布式算法被提出。联邦学习基于分布式机器学习的框架，在中央服务器的协调下协作地训练模型，无需像传统机器学习方法将数据上传至数据中心。联邦学习算法框架的提出减轻了传统的集中式机器学习带来的许多系统隐私风险和成本。
中国信通院积极联合行业探索联邦学习的应用
中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）始终紧跟信息技术发展趋势，在联邦学习技术领域也积极开展前瞻研究和实践探索，并已经积累了一定的成果及经验。例如，中国信通院泰尔终端实验室联合行业多个企业、高校共同成立了“移动互联网反欺诈联合研究中心”，为满足移动互联网流量反欺诈需求，解决国内运营商、移动开发服务商、反欺诈能力提供商之间的“数据孤岛”问题，积极推进基于联邦学习的反欺诈数据共享的原型验证。在此过程中，泰尔终端实验室对联邦学习技术的实现原理、应用部署方式、运行维护工作均积累了丰富经验。
同时，中国信通院安全研究所也积极开展了隐私计算的相关研究，针对行业关心的联邦学习中的数据安全问题，不仅组织了大量的走访、调研，同时也联合企业开展了联邦学习数据安全需求、技术解决方案等方面的基础研究和测试验证工作，并在前期研究积累的基础上启动了相关标准化工作。
中国信通院开展联邦学习安全评估，支持行业健康发展
为了更好地推动我国数字经济产业发展，充分发挥大数据对我国产业发展的积极作用，中国信通院泰尔终端实验室和安全研究所共同开展联合研究，在前期大量实践的基础上，共同推出一套科学有效的数据安全评估体系——“卓信大数据计划”。
在“卓信大数据”项目的开展过程中，中国信通院泰尔终端实验室和安全研究所不断调研产业的需求，现面向数据共享开放场景在“卓信大数据”计划的框架下推出“联邦学习技术安全评估”项目，从运行安全、数据安全、安全管理等方面研究构建联邦学习技术安全评估指标体系，并开展相应的安全能力验证评估工作，帮助业界各方更好地了解和提升现有联邦学习平台、服务的安全性。
中国信通院诚邀业界同仁参与本项目，汇集多方智慧，共同推进联邦学习技术在数据要素流通环节的安全、可靠应用，助力国家数字经济健康快速发展。
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