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    《電子技術應用》
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    聯邦學習在金融數據安全領域的研究與應用
    信息技術與網絡安全 1期
    張海濤  
    (五礦國際信托有限公司,北京100027)
    摘要: 近年來,金融領域明文數據流通所引起的數據泄露問題日漸突出,傳統的跨機構數據融合的機器學習方式面臨著新的問題與挑戰。因此,立足于金融數據安全領域,從用戶隱私和數據安全角度出發,概述聯邦學習理論并深入分析其目前在金融行業的應用現狀,指出現有的聯邦學習還存在通信效率低、數據異構性突出等問題。最后提出健全聯邦學習標準體系、時刻關注監管要求等建議,為推動聯邦學習在金融數據安全領域中的合法應用提供參考性意見。
    中圖分類號: TP391
    文獻標識碼: A
    DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2022.01.001
    引用格式: 張海濤. 聯邦學習在金融數據安全領域的研究與應用[J].信息技術與網絡安全,2022,41(1):3-9.
    Research and application of federated learning in the field of financial data security
    Zhang Haitao
    (Minmetals International Trust Co.,Ltd.,Beijing 100027,China)
    Abstract: Abstract: In recent years, the problem of data leakage caused by the circulation of plaintext data in the financial field has become increasingly prominent. The traditional machine learning method of inter agency data fusion faces new problems and challenges. Therefore, based on the field of financial data security, from the perspective of user privacy and data security, this paper summarizes the federated learning theory, deeply analyzes its current application status in the financial industry, and points out that the existing federated learning still has some problems, such as low communication efficiency and prominent data heterogeneity. Finally,it puts forward suggestions on improving the federated learning standard system and paying attention to regulatory requirements at all times, so as to provide reference opinions for promoting the legal application of federated learning in the field of financial data security.
    Key words : federated learning;financial data security;data privacy;credit card fraud

    0 引言

    2020年4月,中共中央、國務院印發了《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》,明確指出在當今數字經濟化時代,數據是至關重要的一種新型生產要素。但是,隨著數據賦能研究的不斷深入,隱私保護和數據泄露等問題日益突出。如2018年3月,超5 000萬Facebook用戶信息被政治數據公司“劍橋分析”獲取并利用,2018年11月,匯豐銀行(HSBC Bank)部分客戶財務狀況和個人信息被泄露。金融作為數據密集型行業,對數據安全、隱私保護以及監管科技等有著更高的要求。實現數據的多方協同和授權共享,得到更優的模型和決策,是當前人工智能賦能金融科技的一個重大挑戰[1]。Google于2016年提出聯邦學習(Federated Learning)概念為這一困境帶來了新的思路與解決辦法。目前,聯邦學習技術已經在金融科技領域的智能營銷、反欺詐、信用卡評分、產品推薦等多個業務場景中得到了具體應用。





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    作者信息:

    張海濤

    (五礦國際信托有限公司,北京100027)




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