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最近，中國資訊通訊研究院（以下簡稱「中國信通院」）公布了安全評估結果，字節跳動Fedlearner聯邦學習平臺（以下簡稱「字節跳動Fedlearner」）成為順利通過首批評估的平臺之一。
聯邦學習是一個機器學習框架，能有效幫助多家企業或機構在滿足用戶隱私保護、數據安全和政府法規的要求下，進行數據使用和機器學習建模。本次聯邦學習安全評估專項於2020年12月啟動，屬於中國信通院「卓信大數據計劃」一部分。該專項以聯邦學習產品或方案為評估對象，幫助企業查找安全問題，提高聯邦學習技術應用中的安全保護水平。
聯邦學習安全評估涵蓋了聯邦學習流程中的數據管理、聯邦對齊、特征處理、模型訓練、模型評估、聯邦預測6個階段，包括聯邦學習數據完整性保障、元數據發布安全、數據求交安全、統計量計算安全、聯邦模型算法安全、交換安全等內容；同時，也評估了系統或平臺層的授權認證、通訊安全、存儲安全、過程存證等數據安全能力。
字節跳動Fedlearner憑借在學術上前沿研究和實際場景落地應用的能力，順利通過了中國信通院的第一期評估。
聯邦學習能夠有效解決數據孤島問題，讓參與方在不共享數據的基礎上聯合建模，挖掘數據價值。最近幾年，聯邦學習技術發展迅速，得到包括字節跳動在內的互聯網公司、金融科技公司深入應用。
字節跳動Fedlearner已經在電商、金融、教育等行業多個落地場景實際應用，幫助合作方大幅提升商業價值。在學術上，因提出智能擾動方法，字節跳動聯邦學習隱私保護研究論文被第三十四屆NeurIPS 2020 的聯邦學習 Workshop 接收，論文作者也獲邀於線上分享。
為了推進隱私計算的發展，字節跳動還於 2020 年初開源了自研的聯邦學習平臺 Fedlearner ，並一直持續更新。
目前，字節跳動Fedlearner正積極在火山引擎上提供商業化服務，希望通過產品和解決方案的形式幫助更多的公司應用聯邦學習，解決業務中的數據孤島問題。