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11月14日至11月16日，律商聯訊風險信息(LexisNexis Risk Solutions，以下簡稱“律商風險”)與某重要客戶進行了隱私計算聯邦建模。該項目在保護數據隱私前提下，實現聯合建模，達到數據“可用、不可見”。
律商風險研發的“律商風險聯邦學習平臺”，于今年7月通過了中國信通院隱私計算產品相關評測，即“可信隱私計算”評測，獲得“聯邦學習基礎能力專項評測認證”，標志著律商風險研發的聯邦學習平臺在調度管理能力、數據處理能力、算法實現、模型效果及性能、安全等方面獲得了專業機構認可。
基于律商風險構建的LNFA平臺，雙方各自在該隱私計算平臺上傳雙方數據，先后實施數據授權、樣本對齊(PSI)、特征選擇、特征工程、模型訓練、模型校驗等流程，對SecureBoost(XGBoost)等主流聯邦算法進行測試。該項目通過與傳統集中式建模的結果對比，在模型精度和性能方面均達到雙方預期。
律商風險高級數據科學家單翔、技術經理黃吉勇就加密原理，聯邦學習理論與算法、平臺架構與安全框架等與客戶進行了深入交流。單翔強調，優化模型參數是提升聯邦學習性能和穩定性的關鍵。他認為應滿足客戶對模型結果可視化的分析需求，最終實現平臺的聯邦學習、聯邦分析和聯邦部署。
本次合作進一步促進了律商風險隱私計算平臺在保險行業的場景落地。在不暴露各自數據、保護雙方隱私安全的前提下，連通“數據孤島”，實現了數據價值和模型的共享互通。
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