1月28日，iDASH-2021國際隱私計(jì)算大賽結(jié)果正式公布，騰訊云Angel PowerFL和騰訊安全聯(lián)合項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)提交的方案，憑借領(lǐng)先的模型準(zhǔn)確率和最快的推理速度獲得差分隱私賽道冠軍。在2020年的iDASH 可信計(jì)算賽道上，騰訊云也斬獲冠軍，成為中國企業(yè)屆首次在可信計(jì)算（SGX）賽道上奪冠的技術(shù)團(tuán)隊(duì)。

iDASH比賽是隱私計(jì)算國際最權(quán)威的比賽，已經(jīng)舉辦八屆，是由美國國立衛(wèi)生研究院 (NIH) 主辦，專注于云環(huán)境下的隱私計(jì)算問題和面向隱私保護(hù)的機(jī)器學(xué)習(xí)問題，已成為全球基因組數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和安全共享領(lǐng)域最高規(guī)格的國際競賽。

歷年來，iDASH國際隱私計(jì)算大賽吸引了包括麻省理工學(xué)院、耶魯大學(xué)、谷歌、IBM等在內(nèi)的學(xué)界及業(yè)界的頂尖團(tuán)隊(duì)參賽。今年更有EPFL、華盛頓大學(xué)、天普大學(xué)、新加坡A*STAR、IBM、三星集團(tuán)、螞蟻集團(tuán)等在內(nèi)的來自15個(gè)國家的69支參賽隊(duì)伍參與角逐，在區(qū)塊鏈、同態(tài)加密、差分隱私三個(gè)賽道中展開比拼。

其中，在差分隱私賽道，大賽組委會(huì)要求參賽團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)基于差分隱私的兩方橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，用于通過已知表型樣本預(yù)測野生型轉(zhuǎn)甲狀腺素蛋白淀粉樣心肌病。這里的主要挑戰(zhàn)是要滿足差分隱私要求，訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有很稀疏的特征，并且兩方擁有的數(shù)據(jù)是非獨(dú)立同分布的。

值得一提的是，今年iDASH-2021差分隱私賽道吸引了來自世界各地的30個(gè)頂級(jí)團(tuán)隊(duì)報(bào)名參與競逐，其中有9個(gè)參賽團(tuán)隊(duì)提交了技術(shù)方案和實(shí)現(xiàn)代碼，并獲得了有效的比賽成績。騰訊云Angel PowerFL和騰訊安全聯(lián)合團(tuán)隊(duì)提交的技術(shù)方案在合理的時(shí)間內(nèi)完成了滿足差分隱私要求的兩方聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，獲得了領(lǐng)先的模型準(zhǔn)確率，且具有最快的模型推理速度。

在實(shí)際應(yīng)用中，離線模型訓(xùn)練可以在允許的時(shí)間內(nèi)完成，而在線模型推理需要最優(yōu)速度，且模型準(zhǔn)確率（或AUC）是首要指標(biāo)。在騰訊提交的方案里，首先，聯(lián)邦學(xué)習(xí)各參與方利用指數(shù)機(jī)制篩選重要特征用于建模，從而提高模型準(zhǔn)確率和加快模型推理。其次，參與方在其本地基于所選擇的特征生成多個(gè)邏輯回歸模型，并基于指數(shù)機(jī)制選擇模型發(fā)送給對(duì)方。最后，參與方通過對(duì)多個(gè)模型輸出結(jié)果進(jìn)行平均的方式生成聯(lián)邦集成學(xué)習(xí)模型。傳統(tǒng)的基于聯(lián)邦平均的聯(lián)邦學(xué)習(xí)方案不能很好的處理非獨(dú)立同分布數(shù)據(jù)，會(huì)導(dǎo)致聯(lián)邦模型效果差。騰訊提供的聯(lián)邦集成學(xué)習(xí)方案，可以有效應(yīng)對(duì)非獨(dú)立同分布數(shù)據(jù)問題，提升聯(lián)邦模型的準(zhǔn)確率。

據(jù)了解，騰訊Angel PowerFL團(tuán)隊(duì)是國內(nèi)較早開展聯(lián)邦學(xué)習(xí)研究和應(yīng)用的團(tuán)隊(duì)，在大數(shù)據(jù)、分布式計(jì)算、分布式機(jī)器學(xué)習(xí)、分布式消息中間件、安全多方計(jì)算、密碼學(xué)等領(lǐng)域都有豐富的研發(fā)和應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，已發(fā)表近10篇聯(lián)邦學(xué)習(xí)研究論文，提交了50多件聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)明專利申請(qǐng)，完成多個(gè)商用隱私計(jì)算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)的產(chǎn)品研發(fā)。

騰訊云安全隱私計(jì)算平臺(tái)Angel PowerFL源于騰訊的大數(shù)據(jù)和安全技術(shù)生態(tài)，支持超大規(guī)模數(shù)據(jù)量的多方聯(lián)合建模和聯(lián)合統(tǒng)計(jì)分析，擁有高性能和高容錯(cuò)性，且不依賴于可信中心節(jié)點(diǎn)，目前已經(jīng)在騰訊內(nèi)外部眾多業(yè)務(wù)場景中落地應(yīng)用，并取得了良好的效果。

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