标签： AI可信计算

在金融行业数字化转型的浪潮中，数据孤岛与隐私保护构成了制约风控效能提升的"达摩克利斯之剑"。传统集中式建模面临客户信息泄露风险，而联邦学习技术通过"数据不动模型动"的创新机制，正在重塑金融风控的技术格局。本文将深入剖析联邦学习在信贷反欺诈、客户评级等核心场景中的工程实践，揭示隐私计算与风控建模深度融

当医疗AI系统在肺部CT影像中标记出3毫米的结节时，这种毫米级的诊断精度背后是数十万患者的隐私数据在支撑。2023年全球医疗AI市场规模突破200亿美元的同时，仅上半年就曝出47起医疗数据泄露事件，涉及超过900万患者的诊疗记录。这个看似无解的伦理困局正在引发医学界与科技界的激烈交锋——我们是否必须

在联邦学习技术的演进过程中，一个令人不安的事实逐渐浮出水面：看似安全的分布式训练框架下，参与方的本地数据仍然可能通过梯度反演、成员推断等攻击手段被精准还原。某研究团队在2023年的实验表明，仅需观察30轮模型更新的中间参数，攻击者就能重构出原始训练样本中96%的像素信息。这种触目惊心的隐私泄露风险，

在人工智能领域，多模态理解能力正成为衡量系统智能水平的核心标尺。最新推出的Gemini...