FATE是一个由微众银行领导的开源项目，结合MPC和HE技术，支持各种机器学习模型的安全计算。FATE（Federated AI Technology Enabler），由微众银行AI部门引领并开源，为联邦学习领域打造了一个稳健的安全计算平台。该项目融合了多方安全计算（MPC）与同态加密（HE）技术，从而为各类机器学习模型提供安全计算支持
FATE项目使用多方安全计算 (MPC) 以及同态加密 (HE) 技术构建底层安全计算协议,以此支持不同种类的机器学习的安全计算,包括逻辑回归、基于树的算法、深度学习和迁移学习等。 FATE官方网站:https://fate.fedai.org/ FATE中的联邦学习算法 FATE目前支持三种类型联邦学习算法:横向联邦学习、纵向联邦学习以及迁移学习。算法...
FATE 作为联邦学习全球首个工业级开源框架,支持联邦学习架构体系,为机器学习、深度学习、迁移学习提供了高性能联邦学习机制,FATE 本身还支持多种多方安全计算协议,如同态加密、秘密共享、哈希散列等,具有友好的跨域交互信息管理方案。 在10 月 31 日正式发布的 FATE v1.1 版本中,FATE 联合 VMware 中国研发开放创新中心...
微众银行FATE联邦学习框架 参考:https://github.com/webankfintech/fate https://www.fedai.org/#/ 一、Docker Standalone 安装 FATE $sh build_standalone_docker.sh FATE$ CONTAINER_ID=`docker run -t -d fate/standalone` FATE$ docker exec -t -i${CONTAINER_ID}bash There are a few algorithms u...
2019 年 2 月,微众银行 AI 团队自主研发的全球首个工业级联邦学习框架 FATE(Federated AI Technology Enabler)正式发布,提供基于数据隐私保护的分布式安全计算框架,为机器学习、深度学习、迁移学习算法提供高性能的安全计算支持,此外,FATE 还提供友好的跨域交互信息管理方案,能够解决联邦学习信息安全审计难问题。
1.3 进入fate 目录 并 初始化 cd standalone-fate-master-1.5.0 sh init.sh init 1.4 配置python虚拟环境及依赖 cd standalone-fate-master-1.5.0 conda create -n python==3.6 fate pip install -r requirements.txt 成功后,在浏览器中打开127.0.0.1:8080可以看到fateboard界面 ...
2019 年 2 月,微众银行 AI 团队自主研发的全球首个工业级联邦学习框架 FATE(Federated AI Technology Enabler)正式发布,提供基于数据隐私保护的分布式安全计算框架,为机器学习、深度学习、迁移学习算法提供高性能的安全计算支持,此外,FATE 还提供友好的跨域交互信息管理方案,能够解决联邦学习信息安全审计难问题。
6月24日,全球知名非营利性组织Linux基金会 KubeCon + CloudNativeCon + Open Source Summit大会在上海举办,会上宣布微众银行成为Linux基金的最新黄金会员,也是目前唯一一家成为黄金会员的金融机构。同时微众银行宣布将自主研发的联邦学习开源项目FATE贡献给Linux基金会。Federated AI Technology Enabler(简称FATE)是微众银行...
CHAPTER 4 微众银行FATE平台 前一章介绍了使用Python编写一个简单的横向联邦图像分类模型,但联邦学习的开发,特别是工业级的产品开发,涉及的工程量却远不止于此,一个功能完备的联邦学习框架的设计细节是相当复杂的,本章我们将介绍由微众银行开发的联邦学习平台FATE。 一般来说,一个联邦学习产品在开发过程中涉及分布式计...
FATE联邦学习开源平台是由深圳前海微众银行股份有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2020SR1020562,属于分类,想要查询更多关于FATE联邦学习开源平台著作的著作权信息就到天眼查官网!