隐私保护与安全计算研究所在360个部门成立并引入联邦学习技术研究大数据隐

最近几天，中国信通院卓信大数据计划公布了第二批通过联邦学习安全计划评估的企业及其联邦学习产品/计划名单，以及隐私保护机器学习FastFL平台360个科目，经层层考核，顺利通过卓信大数据计划评估认证此次评估认证是对其技术前瞻性布局的又一肯定，也是公司合规发展的有利证明

依托其强大的信息安全防护实力，360名受试者先后获得国家计算机病毒应急中心颁发的ISO27001认证，APP信息安全认证和APP安全认证，以及APP隐私和安全两项测试的三级认证360部门凭借与生俱来的安全禀赋和卓越的创新技术能力，围绕金融安全构建了多维度，多层次的安全体系，构筑了坚实的信息安全护城河，提升了安全管理的成熟度

通过第二阶段评估的企业及其联邦学习产品/计划列表

目前，数据作为一种新的生产要素，在人们的生产生活中发挥着越来越重要的作用保护数据安全对于数字经济的健康发展至关重要在金融行业数字化转型过程中，如何让大数据互动产生价值的同时保证隐私和安全是行业内的主流话题

2019年，隐私保护与安全计算研究所在360个部门成立，并引入联邦学习技术研究大数据隐私保护据360分部隐私保护与安全计算研究院院长沈芸介绍，联邦学习是一种分布式模型训练方法，不包含隐私保护机制，需要结合特定的隐私技术来达到隐私保护的目的

沈伟表示:金融与技术的融合很大程度上取决于数据价值的深度，如何平衡隐私与可用性的关系，不仅是企业必须面对的道德底线，也是检验企业技术是否优秀的前提。

据沈芸介绍，针对此次评估，360部门推出的隐私保护机器学习平台FastFL在不传输原始明文数据的情况下，支持数据交集，特征处理，模型训练和评估全过程的多方协作。

事实上，在发展数字经济的浪潮下，在个人信息保护和大数据融合应用的推动下，隐私计算迅速崛起，并在客户营销，信用风险控制，反欺诈等金融领域得到广泛应用。

根据消息显示，FastFL平台采用了包括差分隐私和同态加密在内的多种主流隐私保护技术交互数据有噪声或加密，保证了原始明文数据不被对方获取，同时在算法层面做了多项创新和优化目前，360事业部已与多家机构合作，将FastFL平台应用于信用评估和客户群优化

联邦学习是解决开放数据共享中数据孤岛问题的关键技术之一信通院卓信大数据计划评估项目的顺利通过，是对360数字事业部在隐私和安全保护方面持续工作的肯定，也让我们对创新研发和合规发展充满信心未来，360部门将继续夯实数据流通的安全基础，与行业共进，推动私有计算行业健康发展

卓信大数据计划——联邦学习安全评估项目是中国信通院开展的联邦学习产品安全评估项目，旨在响应中国数据要素市场化政策，夯实数据流通的安全基础，促进私有计算产业健康发展。

评估涵盖了联邦学习过程的六个阶段，包括数据管理，联邦比对，特征处理，模型训练，模型评估和联邦预测，包括数据完整性保证，元数据发布安全

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