近日，中国信息通信研究院“卓信大数据计划”公布第二批通过联邦学习安全专项评估的企业及其联邦学习产品/解决方案名单，美数隐私保护机器学习FastFL平台经过各项评估，顺利通过“卓信大数据”计划评估认证。
此次评估认证是对其技术前瞻性布局的又一次肯定，也是公司合规发展的有利佐证。
依托强大的信息安全防护实力，舒客先后获得ISO1认证、国家计算机病毒应急中心颁发的APP信息安全认证和APP安全认证，并在APP隐私和安全测试中均获得三级认证。
舒科凭借先天的安全禀赋和突出的创新技术能力，围绕金融安全构建多维度、多层次的安全体系，打造了坚实的信息安全护城河，提升了安全管理成熟度。
当前，数据作为新的生产要素，在人们的生产生活中发挥着越来越重要的作用。
保护数据安全对于数字经济健康发展至关重要。
在金融行业数字化转型过程中，如何让“大数据”交互产生价值，同时保证隐私和安全，是目前业界讨论的主流话题。
2018年，数学成立隐私保护与安全计算研究所，引入联邦学习技术开展大数据隐私保护研究。
数字隐私保护与安全计算研究所所长沉赟介绍，联邦学习是一种分布式模型训练方法，本身不包含隐私保护机制。
需要与特定的隐私技术相结合才能达到隐私保护的目的。
沉云表示：“金融与科技的融合，很大程度上取决于数据价值的深度。
如何平衡隐私与可用性的关系，不仅是企业必须面对的道德底线，也是对数据价值的考验。
”据神韵介绍，针对本次评测，数学推出的隐私保护机器学习平台FastFL（Fast Federated Learning）支持多方在不传输原始明文数据的情况下进行数据交集和特征处理、模型训练。
事实上，在“发展数字经济”的浪潮下，在个人信息保护和大数据融合应用的双重驱动下，隐私计算迅速崛起并得到广泛应用。
据了解，FastFL平台采用了多种主流隐私保护技术，包括差分隐私、同态加密等。
交互数据是有噪声的或加密的。
在保证原始明文数据无法被对方获取的同时，还执行了很多算法步骤。
创新和优化。
目前，舒客已与多家机构合作，将FastFL平台应用于信用评估、客群优化等。
“联邦学习是解决开放数据共享“数据孤岛”问题的关键技术之一。
信通院“卓信大数据计划”评估项目的顺利通过，是对工作的肯定数学在隐私和安全保护方面一直在做的事情，也让我们对创新研发和合规发展充满信心，未来数学将继续夯实数据流通的安全基础，与行业共进，推动健康发展。
隐私计算行业的发展。
” “卓信大数据计划”——联邦。
学习安全评估项目是中国信息通信研究院针对联邦学习产品安全性开展的评估项目。
旨在响应我国数据元市场化政策，夯实数据流通安全基础，促进隐私计算产业健康发展。
本次评估涵盖了联邦学习流程的六个阶段：数据管理、联邦对齐、特征处理、模型训练、模型评估和联邦预测，包括联邦学习数据完整性保证、元数据发布安全、数据交集安全和统计定量计算同时还评估系统或平台层面的授权认证、通信安全、存储安全、流程存储等数据安全能力。