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                分论坛 > 深圳 > 新闻动态
                CCF YOCSEF深圳□ 成功举办2019 CCF青年精英大会 “联邦学习及用户隐私”专题论坛
                2019-05-24 阅读量:1305 小字

                5月24日,为期两天的“2019 CCF青年精英大会”在成都 ? 西部博览城正式拉开≡帷幕。这是一场由中国计算机学会主办的行业盛会,在中★国计算机及科技领域具有极大的影响力。

                青年精英大会现场

                青年精英大会现场照片

                本次大会的主题是“硬科技创△新之路”,紧密契合了深度学习、联邦学习、边缘计算、类脑计算、图计算、芯片、人机物融合、工业系统安全、机器人等前沿引领技术和创新技术。多位国内外知名专家在大会上慷慨激昂,共同探讨新思〖想、新技术、新产业,谋划◎中国计算机行业未来的发展蓝图,更是吸引800余位青年精英从全国各地慕名赶来,各大媒体对大会进行全方位跟踪报道。

                24日下午召开的“联邦学习及用户隐私”专题论坛因其主题近期热度逐渐升温,抓住了ζ 现在“数据安全”问题的主要矛盾和痛点,是学界的新兴研究领域,同时又契合产业界科技发展趋势,吸引了大批专家、学@者和青年精英参与讨论。论坛历时四个小时,频频碰撞出思想火花,场面异常热烈。

                杨强教授在为论坛致开幕词

                杨强教授在为论坛致开幕词

                该专题论坛的执行主席是CCFYOCSEF深圳分论坛主席、鹏城实验室前沿学术中心副主任齐竹云,平安科技联邦学习技术部总经理王健宗博士,论坛特邀了微众银行首席@ 人工智能官杨强授教授为论坛开幕致辞,同时还邀请了微众银行AI部门高级研究员刘洋博士、平安金融安全研究院执①行副院长李洋博士、北京航空航天大学特聘研究员童咏昕博士、创新工场南京国际人工智能研究院执行院长冯霁博士和瑞士再保险资深分析专家陈祺◢博士等重量级嘉宾围绕“联邦学习”主题进行报告。

                论坛主席为杨强教授颁发感谢证书

                论坛主席为杨强教授颁发感谢证书

                微众银行高级研究员刘洋博士演讲中

                微众银行高级研究员刘洋博士演讲中

                微众银行AI部门高级研究员刘洋博士报告的主题是《联邦学习:从研究到应用》,她在报告中称↘联邦学习作为一个机器学习框架,能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全的要▆求下,进行数据使用和建模。在联邦学习的基础上,迁移学习的能力也可以被搭建出来,做〇到举一反三的效果。报告全面介绍了联邦学习的学术研究进展,技术框架,行业案例以及应用落地中的机遇和挑战。

                平安金融安全研究院副院长李洋博士演讲中

                平安金融安全研究院副院长李洋博士演讲中

                平安金融安全研究院执行副院长李洋博士的演讲题目是《数字经济时代下的人工智能安全№应用研究》。李洋博士介绍在数字经济时代,人工智能已上升为国家战略,也逐渐与云计算▃、大数据、区块链等一同成为新一代的关键信息基础设施,并成为网络№空间先进技术领域研究的热点和焦点。“联邦学习”是当下热门的保障数据安全的机器学习建模方法。在数据安全、隐私保护和知识产权备▲受重视的今天,联邦学习是解决数据无法直接整合问题的新方向,应用前景广泛。同时,李洋博士从分析人工智能在保护用户隐私安全上的突破出发,聚焦其在※网络空间安全的关键应用场景及♀方法,并深入剖析人工智能的安全风险及防范,以及目前业界取得的一些成果。

                北京航空航天大学童咏昕博士演讲中

                北京航空航天大学童咏昕博士演讲中

                短暂的茶歇︾后,北京航空航天大学特聘研究员童咏昕博士以差分隐私技术为切入点,带来题为《基于差分隐私的联邦学习:问题与挑战》的报告。童咏昕博『士首先分别对联邦学习与差分隐私技术进行了回顾,随后着重阐述两者之间关系,并分析差分隐私技术对联邦学习有何助益。最后,报告也介绍了目前基于差分隐私的联邦学习进展及其团队的最新相关研究工作与应々用示范。

                创新工场冯霁博士演讲中

                创新工场冯霁

                创新工场南京国际人工智能研究院执行院长冯霁在题为《联邦学习与对抗攻防》的报告中介绍了联邦学习对开发数据隐私保护需求下的人工智能系统,有着重要的指导意义,有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。另一方面,随着人工智能应用逐渐转向高〓风险场景,人工智能的安全性和鲁棒性研究日益重要。他的报告以联邦学习为背景框架,介绍⊙潜在的攻击方式(对抗样本,数据下毒等)和对应的防御方式。针对联邦学习场景下的安全性研究,介绍了目前的←进展和挑战。

                瑞士再保险陈祺博士演讲中

                瑞士再保险陈祺博士演讲中

                瑞士再保险资深分析专家陈祺博士带来《联邦学习在保险行业的应用》报告。她介绍←道保险行业因其业务形态的关系,一直以来收集数据的粒度都不是很细。如果可以把保险行业以外更细的数据加以利用,对保险行业所建模型的帮助是很大的。但另一方面,各国及地区数据保护方面的监管陆续出台,也越来越严,比如GDPR,这给保险行业利用数据也提【出了新的挑战。联邦学习提供了很好的一个技术框架,让瑞士再保险在满足监管的前提下更好地利用数据。在这〒个报告里,陈祺博士同时介绍了他们在一些特定保险业务条线下所建的模型,以及联邦学习可以如何帮助这些模型。

                Panel环节讨论热烈

                Panel环节讨论热烈

                Panel环节由王健宗博士主持,以“学界、产业界代表漫谈联邦学习在数据隐私保护上的突破与未来”为主题,各位“联邦学习”领域的专家齐聚一堂,为大∏家解读联邦学习。与会人员反映热烈,大家最关心的是联邦学习在哪些场景下有应〖用的空间,也就是落地应用场景是哪些。同时,大家还讨论了联邦学习与分布式AI的区别『与联系,分析了各企业要达成联邦学习合作过程中可能会需要的问题,并给出了这些挑战的应对方案。“联邦学习(Federated learning)”把ABCDE(AI、Block Chain、Cloud Computing、Data Tech、Edge Computing)技术群扩展成ABCDEF指日可待!

                论坛嘉宾合影

                论坛嘉宾合影

                最后,王健⌒ 宗博士对本次论坛进行了总结,他指出“联邦学习”是新技术,同时也是解决技术落地过程中有关数据安全、用户隐私保护等重要问题的新方向、新思路,这也◣意味着“联邦学习”这个领域还有大有文章可作。“联邦学习”绝不可能是闭门造车就能实现的,需要各界人士的共同努力和谋划,他在论坛结束时呼吁在场的青年精英们投身于这个方向,一起发展和壮大“联邦学习”!

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