联邦学习在城市应用实战指南
联邦学习与隐私计算概述
联邦学习是一种协同机器学习技术，允许多方在不共享原始数据的情况下联合训练模型。隐私计算技术包括多方安全计算（MPC）、可信计算环境（TEE）、同态加密（HE）、零知识证明（ZKP）、差分隐私（DP）和区块链（BC）等，用于保护数据隐私。联邦学习可综合运用多种隐私计算方法，适用于AI模型训练和预测。
联邦学习基本概念
联邦学习通过本地训练和模型聚合替代传统单方建模，实现数据联合训练。业务场景包括数据公司合作提升模型精度，合并方式分为线下合并和线上联合建模。
联邦学习功能架构
功能架构包括模型生命周期管理（版本管理、验证报告）、项目管理（成员角色、状态同步）、安全功能（加密算法、数据接入安全）、联邦算法（Boosting、森林、神经网络等）、特征工程（清洗、采样、转换）以及跨域应用（推理、分析、数据共享）。
联邦学习技术架构
技术架构分为应用层（联邦知识融合、查询、数字网关）、服务层（数据共享、模型库、服务）、任务训练层（多方协同、通讯、监控）和算法层（联邦Boosting、回归、森林等）。数据流转包括数据导入、预处理、加密传输、交换和结果存储等环节。
联邦学习安全策略
安全策略涵盖数据安全（静态加密、动态加密）、传输安全（HTTPS、IP白名单）、硬件安全（SGX可信执行环境）以及部署安全（一键部署、一致性校验）。
城市应用案例
城市应用场景包括信用打分、风控、智能选址等。案例特点为打破数据孤岛，实现联合建模，模型学习过程不可逆。典型应用包括信用模型、风险管理、精准营销等。
风控场景
不同机构数据通过联邦森林分类器实现联合建模，解决金融业务风控问题，实现数据安全共享。
智能选址场景
京东与行业数据合作，利用联邦Boosting模型进行地块打分，实现知识互补和模式互补，提升效能。
信用城市场景
政府、企业等多方数据通过联邦逻辑回归模型实现联合建模，构建信用评分卡，打破数据孤岛。
联邦数字网关
联邦数字网关作为智能城市操作系统，是联邦学习平台产业化建设的关键，支持多种隐私保护技术，推动联邦学习标准化。
现状与未来
国际标准
IEEE联邦学习标准项目是首个国际人工智能协同技术框架标准，京东作为首批核心成员参与制定。国际会议贡献包括IJCAI-PRICAI子研讨会论文。
国内标准
国内联邦学习标准项目组于2019年成立，京东作为首批核心单位制定标准，已发表3篇国际论文、申请11项专利。
自主研发
京东自主研发底层通信协议和联邦学习算法关键技术，包括Federated Forest、Federated Extra-Trees等。
发展方向
未来将依托丰富的数据资源，打破数据边界，实现数据知识共享，推动联邦学习产业应用落地，共建全行业生态。
