你还记得大名鼎鼎的超文本传输协议（HTTP）协议吗？作为互联网运用最为广泛的一种网络传输协议之一，它的呈现奠定了整个互联网年代数据通讯的根底。
现在，联邦学习范畴的“HTTP协议”也诞生了！由同盾科技人工智能研讨院自主研制的标准化联邦交互协议：FLEX（FederatedLearningEXchange）近来在全球最大的开源社区渠道GitHub上开源，也在人工智能顶会NeurIPS的联邦学习研讨会SpicyFL2020上初次发布。联邦学习的开展行将摆开新的篇章。
联邦学习系统树立，更宽广的空间亟需打通
“看联邦学习了么？最近又有什么新的技能开展！”这大概是人工智能从业者常挂在嘴边的一句话。
作为时下最火的数据安全类技能之一，联邦学习现已走入了银行、证券、稳妥、医疗、政务、城市办理等各类运用场景。
这有着深入的年代背景。
社会进入互联网年代至今，企业出产、办理，运营进程的数字化现已在许多职业逐渐完成，数据的堆集和数据价值的发掘成为现在重视的要点。除了运用本身堆集的数据资源外，运用其他企业组织、其他职业有价值的数据天然成为破解难题的办法之一。与之对应的，如安在运用进程中保证数据的安全，保证个人隐私不被走漏，制止未授权数据被不当地传达、存储和运用成为了难题。
联邦学习被视为化解这个难题的绝佳技能。联邦学习(FederatedLearning)的实质是一种分布式机器学习技能，可以在不交流数据样本的情况下，在多个涣散的边际设备或服务器上练习算法。以到达在数据“可用不行见”的根底进步行安全联合建模的效果。
2017年谷歌AI在《联合学习：协作机器学习没有会集练习数据》的博客文章中初次引进“联邦学习”的概念。2019年，谷歌完成了首个产等第的联邦学习系统，首要偏重针对C端，在移动手机上运转的联邦均匀算法和剖析。
在国内，以同盾科技常识联邦系统为代表的科技力气，针对B端关于联邦学习技能的研讨和运用也在如火如荼地打开，提升到高档其他联邦学习，致力于终究打造可信AI3.0，协助我国首先完成下一代人工智能的打破。跟着越来越多的组织投身到联邦学习范畴，除带来技能的跃迁之外，各联邦之间也呈现了一种山头树立、系统分裂的趋势，联邦学习技能的初衷便是为打破数据孤岛而生，而现在却可能带来了新的“孤岛”现象，那么有没有一种办法能打通这么多不同的联邦学习技能架构和运用系统，让联邦能在更广的边境和空间标准打开呢？
同盾科技近期开源的FLEX协议为这个庞大的想象供给了计划。
FLEX何故界说新年代的到来？
“现在市场上各家开发的联邦学习产品形形色色，在实践运用上各不兼容，这就形成了产品上新的数据孤岛和系统孤岛。”同盾科技合伙人、人工智能研讨院院长李晓林教授谈起开源FLEX的初衷时表明，他也在NeurIPS-SpicyFL2020研讨会的圆桌论坛上宣告FLEX开源，不光打破数据孤岛，并且打破系统孤岛。咱们期望未来联邦学习技能可以真实成为数据价值互联互通的桥梁和枢纽，这就需求有一套标准化的联邦协议去界说技能交互流程，咱们的FLEX协议做到的便是这样的工作。
FLEX(FederatedLearningEXchange，FLEX)是同盾科技人工智能研讨院为常识联邦系统打造的一套标准化的联邦协议。它约好了联邦进程中参加方之间的数据交流次序，以及在交流前后选用的数据加解密办法。只需参加各方可以恪守这些约好，就可以安全地加入到联邦中供给数据或运用联邦服务。
FLEX协议首要包含两层内容：
l运用协议：这一层协议是面向联邦算法的，为联邦算法供给多方数据交流的运用支撑。协议中会约好多方间数据交流的次序和选用的具体暗码算法。联邦进程中选用的通讯协议也会被封装在这里。
l公共组件：是上层运用协议所依靠的根底暗码算法和安全协议，比方同态加密、隐秘同享等。
在整个FLEX协议中，关于根底架构、通讯和安全三方面进行了具体的论述和约好，适用于跨特征、跨样本和搬迁联邦学习三种场景下的多种不同算法，明晰的对联邦学习技能进程中联邦同享、联邦预处理、联邦核算、联邦练习、联邦猜测、公共组件和联邦安全性等流程进行了阐释和约好，是当时首个开源并界说完好的标准化联邦协议。
同盾科技FLEX协议的开发与开源为联邦学习技能的开展运用奠定了更好的根底。经过FLEX协议，各类高校、研讨组织、企业和个人可以对联邦学习技能的开发完成与安全性检测进行更进一步的研讨与验证，促进不同职业更快落地联邦运用。
比方在才智金融范畴，FLEX界说的联邦技能可以运用在反诈骗、反洗钱、智能风控、用户画像发掘、智能穿插营销等场景，协助金融组织打通内部各部门的数据价值，并运用更多不同外部数据源的价值。在才智政务范畴，政府部门不同委办局的数据将可以在一致的联邦渠道上打通，为政府办理和大众生活供给更好的支撑保证。在才智医疗范畴，不同医院的就诊数据、病史信息可以运用联邦形式同享，为医学研讨开展和大众的就医供给便当。
现在，同盾科技的FLEX协议现已在GitHub进步行了开源，后续也将逐渐进行完善和更新。李晓林教授关于FLEX协议充满了等待：“咱们十分欢迎和期望业界研讨运用FLEX协议，也期望更多对联邦学习技能感兴趣的人可以加入到技能的讨论和优化中来，这正是咱们开源协议的含义。”
近年来，同盾科技人工智能研讨院在联邦学习范畴不断获得重要打破，现已成为职业界一支重要的领军力气，FLEX协议的诞生不仅是研讨院本身开展的一件历史性时间，信任它也将为国内联邦学习的开展做出重要贡献。
