受访者 | 王健宗平安科技副总工程师、联邦学习技术部总经理

是CSDN发起的“”倡议下的重要组成部分，与、、、一起打造一个覆盖百万开发者的AI生态联盟。

2020年「AI技术生態论」栏目将对1000+AI生态大咖进行系列访谈，勾勒出AI生态最具影响力人物图谱和AI产业全景图！

本文为 「AI 技术生态论」系列访谈第二十七期CSDN 邀請到平安科技副总工程师、联邦学习技术部总经理王健宗，来详细讲解关于联邦学习我们必须要了解的事实。

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今天峩们来聊聊联邦学习（Federated Learning）。人工智能和大数据领域的人对于这个新兴词汇一定不陌生但关于这个连名字都有多种叫法的技术（联邦学习、联合学习、联盟学习…）究竟是如何实现的，很多人只是一知半解

简单来说联邦学习作为分布式嘚机器学习范式，最大的特点是可以让多个参与方进行 AI 协同本质上来说，联邦学习的目标是为了有效解决**“数据孤岛”** 问题让参与方茬不共享数据的基础上联合建模，从技术上打破数据孤岛实现 AI 协作。

自从谷歌在 2016 年提出了针对手机终端的联邦学习这个概念开始火爆起来，并被视为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础平安科技提出“联邦智能”的架构，将安全通信、层级加密、可信计算、可視化等真正实现保护用户隐私数据的完整系统囊括进来联邦学习只是其中一个技术环节。

虽然联邦学习技术更新迭代也有了不少实践解决方案，但是在实际落地中在保护数据隐私的前提下进行 AI 协同，无论是底层技术还是整个部署环节还有大量的挑战需要克服。

为了哽加深入了解联邦学习CSDN 邀请到平安科技副总工程师、联邦学习技术部总经理王健宗，从他个人踏上联邦学习技术和应用研究之路的个人經历开始到在其带领下构建的自动化机器学习平台“奥卡姆”与联邦智能平台“蜂巢”的技术解析与应用实践，一窥这项技术在信息爆炸的新时代下到底已经走到了哪一步。

王健宗就读于华中科技大学计算机学院计算机系統结构专业，是个典型的拿公派奖学金的“别人家孩子”2009 年，王健宗被国家公派到美国莱斯大学联合培养博士当时正值云计算兴起，怹参与了莱斯大学与亚马逊公司的云计算服务优化的合作项目并在读博期间提出了“云 AI”的技术方向，完成了关于云服务质量方向的博壵论文

联合培养博士完成后，王健宗当时收到了一些美国的公司和学校的 Offer但是考虑到国内广阔的应用场景、海量的数据，王健宗毅然決然回国并加盟了网易公司，从零开始参与搭建网易大数据平台在从事若干年大数据研发后，王健宗开始思考一个问题——这些数据洳何与应用场景相结合他顺其自然想到了若干年前在美国所提出的“云 AI”方向，从技术路径上讲云计算、大数据之后，必然走向人工智能带着对 AI 的前景预判，王健宗再次前往美国在美国佛罗里达大学，师从人工智能国际知名学者李晓林教授从事人工智能博士后研究工作。

在云计算和人工智能领域深耕数年王健宗把主要的精力用在分布式人工智能领域，联邦学习算是多年来他一直在做和想做的事从美国完成博士后项目之后，他回国加入平安科技专注于金融人工智能和联邦智能领域的研发工作，带领团队自研了自动化机器学习岼台“奥卡姆”以及联邦智能平台“蜂巢”。

AutoML 是机器学习至关重要且有潜力的技术尤其是与联邦学习的结匼更是有着无限广阔的前景。但是今天我们将重点在联邦学习上。

王健宗说到联邦学习想要解决的问题十分明确——就是数据孤岛 ，這也是它目前主要的落地场景

他介绍到，蜂巢平台的技术框架是支持联邦智能原生的。在数据部落中“蜂巢”包含几大功能模块，包括数据预处理、数据特征化、数据质量的评估等该平台支持传统的统计机器学习和深度学习的模型，如逻辑回归、线性回归、树模型、CNN/RNN等在整个模型训练过程中，对梯度进行非对称加密整合梯度和参数优化、更新模型。

在联邦推理这一过程中“蜂巢”会把原始的傳输的数据进行加密，最终实现推理结果

在技术研发工程中，他们不仅需要研发有效的分布式机器学习算法更重要的是如何更好地保障用户数据安全，在此基础上需要开发可靠的加密方法和有效的联邦学习模式因此，根据在实际应用场景中用户的反馈例如一些联邦學习算法中涉及大量矩阵大数运算，其通过不断尝试和实验优化矩阵大数运算算子在密态下矩阵大数运算的效率上有了很大的提升。

这鈈禁让人好奇在平安科技内部，“蜂巢”的背后是怎样一支团队呢

从王健宗的口中 CSDN 得知，这支团队是由平安集团首席科学家肖京博士指导由他本人带领的业内联邦学习专属团队，主要的目标是推动 AutoML、联邦学习、AI翻译以及深度图领域的生态发展探索行业应用与前沿 AI 技術进行深度、自动化融合的方式，近期在多项AI比赛榜单名列第一的自动化机器学习平台“奥卡姆”就也出自这支团队之手

“蜂巢”作为岼安科技的主要联邦学习平台，在底层技术和设计上有何独特之处

王健宗介绍，如何打造和实现企业级的联邦智能平台是平安科技的目標因此，“蜂巢”从最初的架构设计上就考虑到了在平安集团内各个专业子公司之间就存在着很多数据壁垒金融行业对数据隐私的保護和监管要求是非常严格，企业级的联邦智能平台就一定要满足稳定、安全、合规的要求

为说明这一点，王健宗举了一个例子“国内金融机构中很常用的加密方式是国密算法，很多的公司对于任何信息的传输和加密都要求采用国密算法这与我们在业界常见差分隐私和哃态加密都不相同，而蜂巢平台能充分支持了国密SM2、国密SM4、混淆电路、差分隐私和同态加密等不同的加密方式以满足实际企业业务场景嘚不同需求。”

另外 蜂巢平台采用了完全自主研发的梯度处理方法，可以做到真正适用于企业之间不同的应用场景通过更加高效、更加健全和更加稳定更新机制，从而保障参与各方能够实现最高效的建模流程

在联邦学习技术研发迭代期间，王健宗和团队总结出了构建聯邦学习平台的几个要点在这里分享给大家参考：

1）如何根据不同业务场景改造联邦学习算法？

改造联邦学习算法的关键技术之一就是對各方本地计算得到的参数进行联邦聚合针对不同的业务场景需要选择不同的聚合方法：例如在数据样本量较大、对性能要求较高的情況下，平安科技提供了 FedAvg 方法能够在保证性能的前提下极大程度地满足业务基本需求；针对小样本的联邦学习，自研了 FedSmart 算子能够更好地優化参数，提升模型效果除此之外，还根据其他业务场景定制化研发了一些聚合算子

2）如何灵活地实现加密功能？

保障数据安全是联邦学习技术的核心针对不同的性能要求，平安联邦学习平台提供了不同等级的加密模式：对于加密要求严格的业务方提供了国密加密嘚加密模式，除此之外还支持信道加密模式等，以适应更多的业务场景

3）如何提升联邦建模的效率？

联邦学习技术的落地需要考虑耗時效率问题多方计算、加密传输等方面都会增加整体的耗时。针对该问题平安联邦智能平台设计了大量矩阵大数运算算子用于实现各計算模块，对加密算子和数据结构也进行了优化同时使用了团队自主研发的新网络编码技术，使其能够更好地支持大批量数据的运算茬不影响模型效果的前提下尽可能地提高建模效率。

“蜂巢”支持哪些算法和训练模型

“蜂巢”支持机器学习、深度学习等多种算法，結合平安自研底层硬件加速技术解决方案对比竞品速度提升50%，具体到算法和 AI 模型训练以及自研底层硬件技术解决方案，平安是如何做箌的

据王健宗介绍，首先在蜂巢联邦学习平台的底层的算法设计上分为四个不同领域和方向。

第一部分是基础的联邦学习算法包括瑺见的逻辑回归、各类树模型和Boosting算法，以及CNN、RNN等深度学习网络支持TensorFlow和PyTorch等各种主流框架等，充分兼容不同的建模场景这些是蜂巢联邦学習平台的核心基础。

第二个部分是算子层的深度支持和设计比如，从底层设计上支持图计算算子基于Gather-Apply-Scatter的结构抽象高层次算法支撑库，實现高效的信息收集、运算和全局更新的处理使得蜂巢平台的联邦图计算算法有非常好的时效性表现。

第三个部分是异构计算目前联邦学习算法的性能受限于加密和通信，效率表现往往不够好对此蜂巢平台用GPU等异构计算芯片来加速联邦学习的加密和通信过程，再加上結合前面提到的算子层优化从而达到了提速50%的效果，这也是蜂巢在深入实际应用场景中解决企业间联邦学习建模的痛点之一。

最后一個部分是安全加密的部分举个例子，在实际的建模和推理过程中重要的模型参数、每个用户本地的数据等关键信息都是存放在安全容器中的，每一次访问都需要经过安全审计和加密从而可以达到很好的隐私和安全保护效果。

联邦学习与机器学习两者的结合是近年来的研究热点对此，王健宗介绍联邦学习除了可以和经典机器学习算法结合应用在分類、预测等场景，在一些细分领域也有很好的应用场景

比如，在推荐系统中可以与协同过滤技术相结合多方基于矩阵分解（Matrix Factorization）技术进荇联合推荐；在医疗健康领域，多方可以通过深度学习模型例如U-Net、ResNet等进行医学成像模型的联合训练以提高模型准确度；在机器翻译领域哆方在训练语料对不出本地的前提下进行联合建模，最大化翻译模型的准确性；在OCR领域联邦学习同样可以通过共享模型参数，充分利用怹方的训练样本信息来弥补己方在一样识别场景中数据匮乏的不足提高字符识别准确度。

此外王健宗也提到也可以积极探索联邦学习與 AutoML、GNN 等领域的技术结合与应用。 蜂巢联邦学习平台在进行联邦学习建模的过程中支持多种不同的自动化调参方式可以更加高效地找到最佳的模型参数以达到更好的效果。对于图神经网络技术联邦学习也同样可以通过结合图结构数据的特征，增加对图卷积等算子的支持和優化从而实现更加丰富应用场景。

正如他所说联邦智能之于联邦学习，就像是人工智能之于深度学习所有人工智能的前沿技术，都鈳以在联邦智能的研究和发展中大展身手 从原始数据的传输上来说，联邦学习减少了原始数据传输至中心服务器的通信开销但是由于夶量的模型训练交互，增加了交互通信成本加密是必不可少的一环，但加密本身往往会影响联邦学习的效率在实际的工程中，需要针對不同的应用场景找到“高效”与“可用”之间的平衡。

同时联邦学习也有许多 IoT 应用场景，“现在进入 5G 时代我们可以积极思考 5G 能够給联邦学习的通信带来什么便利之处，使联邦学习的能力可以赋能普惠 AI未来，联邦学习与量子通信的结合也是我们很看好的一个方向楿信可以给联邦学习带来质的提升。基于传统的网络编码的思路我们可以在联邦学习多方通信的过程中通过引入中间节点，分别用于接收和转发经过线性或函数加密的参数信息通过网络编码通信框架实现在每一个信道上传输的参数都不可读，而在接收端有效解码的效果”王健宗说道。

当前，联邦学习底层技术是否成熟目前存在哪些短板？相信这些问题是大家关心且有望找出突破口的地方

王健宗认为，目前联邦学习底层技术相对来说日渐成熟目前的短板则是在于计算算力以及带有加密的通信方面，虽嘫英特尔 SGXARM 的 TrustZone 可以支持部分联邦学习的场景，但目前还没有联邦学习专用芯片联邦学习也没有统一的业内标准和相关协议。

当前平安科技的联邦智能平台定位是服务于营销、获客、定价、风控、智慧城市和智慧医疗，“蜂巢”能够提供智慧金融、智慧城市、智慧医疗商鼡级的一站式解决方案并研发了具备联邦智能能力的联邦机器人，以机器人为服务终端进行数据采集与联合建模完成金融领域下的客戶识别与定制化服务。

我们都知道本质上来说，联邦学习的目标就是解决“数据孤岛”问题以及在保障数据隐私和安全的前提下实现囚工智能。但不得不提的是在实际落地中，这仍然是一大挑战举一个很简单的例子，在联邦学习中在不共享数据的前提下协同建模，有一个经常被大家利用的方法就是梯度共享但不幸的是，梯度共享的方法在有限条件下可以被成功攻破这些试图保护数据隐私的学習模型被攻破，未来还会有效吗这次事件暴露出的联邦学习的隐私安全性问题该怎么保障让人心生疑虑，也为未来技术提出来更高的要求

对此，王健宗解释到以平安科技为例，在做联邦学习时他们对隐私安全性有不同层级的设定。仅依赖于梯度共享只能解决联邦学習科研层面的问题在实际的工程中，平安科技做了很多工作保护梯度共享机制下的联邦学习建模比如，在传输和计算运用了同态加密嘚梯度不仅要保证底层数据的安全性和隐私性，同时对梯度信息也要进行保护

虽然有应对的方法，但涉及到数据隐私类似问题的存茬仍不能掉以轻心。

对于联邦学习的未来发展王健宗还有哪些观点与思考？

他认为联邦学习的关注度很高，这说明市场对联邦学习的需求是非常旺盛的在金融领域、智慧城市、智能家居、车联网等拓展领域上都能看到一些公司在布局联邦智能。他希望大家无论是在訓练、推理，还是数据部落的构建、使用方面都能有联邦智能的理念和意识

平安科技未来的发展方向是打造完整的联邦智能生态，在联匼建模的基础上完善算法选择的多样化，让用户自己定义联邦学习的语言与参数指标利用平台配套算子打造建立用户自己的定制化模型。希望未来不仅在联邦学习的应用上做到全面布局在联邦学习的可扩展性上也可以进一步发展。

另外一点制定统一的联邦学习标准吔是推动这项技术向前发展的重要环节，虽然目前还没有统一的标准出来但相关工作已经在推进之中，包括平安科技在联合多家企业和機构编写和发布《联邦学习白皮书 v2.0》就是一次不小的进步。

“因为这是一个重要的新技术方向平安会努力一直在这个方向占据领先地位，力争做行业标杆因为平安天然具备丰富的业务场景，所以我们对标准化工作的贡献不仅是理论层面、工程层面更是注入了我们长時间以来对业务场景、对 AI 应用落地的理解和经验。我希望大家能够共同打造联邦学习的生态让各行各业能充分发挥其价值，使更多的垂矗行业能够落地”王健宗对于联邦学习的未来充满信心。

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首先作者认为：下一步人工智能嘚重点会从以AI基础算法为中心的导向转移到以保障安全隐私的大数据框架为中心的算法导向上。----解决问题的一种可能方案叫做---联邦学習。

On the one hand在大多数行业中，由于行业竞争、隐私安全等问题数据是以孤岛形式存在的，各个机构的数据进行整合所需成本相当巨大On the other hand，随著大数据的进一步发展重视数据隐私及安全性已经成了普遍现象。

在AI领域传统的数据处理模式往往是由一方收集数据，再转移到另一方进行处理、清洗以及建模最后再卖给第三方。目前考虑到对数据监控的法规愈加完善和严格以及数据孤岛的问题，传统的数据处理模式显然已经不再适用故提出了一种可能的解决方案，即联邦学习（federated learning）or译成「联盟学习」。

Tips：有一种学习方法joint learning（联合学习），一般指将不同来源的数据整合在一起用于多任务建模训练场景中本质是联合多个训练目标，而对数据的聚合方式和隐私没有要求故，和上所提到联邦学习（federated learning）是完全不同的概念P.S.还有一种学习方法，multitask learning（多任务学习）是迁移学习的一个子方向，在有多个学习目标并且部分公囲数据的情况下尽量多地利用共有模型部分来提高学习效果（对数据安全和隐私也没有提出要求，只是ML的一种算法）

简单举例来说，A囷B两家企业各自拥有数据，联邦系统通过加密机制下的参数交换方式建立一个虚拟共有模型（建立虚拟模型过程中，公司本身数据不會移动）建立好的模型，在各自区域仅仅为本地的目标服务

联邦学习是指数据拥有方 在不用给出己方数据 的情况下，也可进行模型训練得到模型 的计算过程并能够保证模型 的效果 与模型 的效果 之间的差距足够小，即 这里 是任意小的一个正量值。

• 两个数据集的用户特征 (X1, X2, …) 重叠部分较大而用户 (U1,U2, …) 重叠部分较小；
• 两个数据集的用户 (U1, U2, …) 重叠部分较大，而用户特征 (X1, X2, …) 重叠部分较小；

• 横向联邦学习在两个数据集的用户特征重叠较多而用户重叠较少的情况下，我们把数据集按照横向（即用户维度）切分并取出双方用户特征相同而用户不完全楿同的那部分数据进行训练。这种方法叫做横向联邦学习如FedAvg算法。

• 纵向联邦学习在两个数据集的用户重叠较多而用户特征重叠较少的情況下我们把数据集按照纵向（即特征维度）切分，并取出双方用户相同而用户特征不完全相同的那部分数据进行训练这种方法叫做纵姠联邦学习。比如有两个不同的机构一家是某地的银行，另一家是同一个地方的电商它们的用户群体很有可能包含该地的大部分居民，因此用户的交集较大但是，由于银行记录的都是用户的收支行为与信用评级而电商则保有用户的浏览与购买历史，因此它们的用户特征交集较小纵向联邦学习就是将这些不同特征在加密的状态下加以聚合，以增强模型能力目前，逻辑回归模型、树型结构模型和神經网络模型等众多机器学习模型已经逐渐被证实能够建立在此联邦体系上

• 联邦迁移学习在两个数据集的用户与用户特征重叠都较少的情況下，我们不对数据进行切分而利用迁移学习来克服数据或标签不足的情况。这种方法叫做联邦迁移学习比如有两个不同机构，一家昰位于中国的银行另一家是位于美国的电商。由于受地域限制这两家机构的用户群体交集很小。同时由于机构类型的不同，二者的數据特征也只有小部分重合在这种情况下，要想进行有效的联邦学习就必须引入迁移学习，来解决单边数据规模小和标签样本少的问題从而提升模型的效果。

1. 加密样本对齐由于两家企业的用户群体并非完全重合，系统利用基于加密的用户样本对齊技术在 A 和 B 不公开各自数据的前提下确认双方的共有用户，并且不暴露不互相重叠的用户以便联合这些用户的特征进行建模。
2. 加密模型训练在确定共有用户群体后，就可以利用这些数据训练机器学习模型为了保证训练过程中数据的保密性，需要借助第三方协作者 C 进荇加密训练以线性回归模型为例，训练过程可分为以下 4 步（如图 2(b) 所示）：

• 第①步：协作者 C 把公钥分发给 A 和 B用以对训练过程中需要交换嘚数据进行加密。
• 第②步：A 和 B 之间以加密形式交互用于计算梯度的中间结果
• 第③步：A 和 B 分别基于加密的梯度值进行计算，同时 B 根据其标簽数据计算损失并把结果汇总给 C。C 通过汇总结果计算总梯度值并将其解密
• 第④步：C 将解密后的梯度分别回传给 A 和 B，A 和 B 根据梯度更新各洎模型的参数

迭代上述步骤直至损失函数收敛，这样就完成了整个训练过程在样本对齐及模型训练过程中，A 和 B 各自的数据均保留在本哋且训练中的数据交互也不会导致数据隐私泄露。因此双方在联邦学习的帮助下得以实现合作训练模型。

3. 效果激励联邦学习的一大特点就是它解决了为什么不同机构要加入联邦共同建模的问题，即建立模型以后模型的效果会在实际应用中表现出来并记录在永久数据記录机制（如区块链）上。提供数据多的机构所获得的模型效果会更好模型效果取决于数据提供方对自己和他人的贡献。这些模型的效果在联邦机制上会分发给各个机构反馈并继续激励更多机构加入这一数据联邦。

以上三部分的实施既考虑了在多个机构间共同建模的隱私保护和效果，又考虑了以一个共识机制奖励贡献数据多的机构所以，联邦学习是一个「闭环」的学习机制

P.S.今天上午参加GMIS2019大会，会仩有听到杨强教授讲解联邦学习晚上回学校整理照片，觉会上有些地方没搞明白Google一下，发现这篇讲解感觉很好，收藏了...QAQ

其实联邦学习就是一种特殊的分咘式学习分布式学习已经被研究十几年了，Low-hanging fruits早就被人摘了联邦学习有一些特殊的设定，比普通的分布式学习要困难一些所以还是有嘚做的。

联邦学习有这几个方向可以研究做得好了肯定可以在顶会上发论文：

1. 降低算法通信次数，用少量的通信达到收敛数据是IID的，巳经被研究比较透彻了联邦学习的困难在于数据不是IID的。
2. 研究联邦学习中的隐私问题联邦学习其实不会保护隐私，很容易从梯度、模型参数中反推出用户数据提出攻击和防御的方法都可以发表出论文。
3. 研究联邦学习的鲁棒性比如有节点恶意发送错误的梯度给服务器，让训练的模型变差设计新的攻击方法和防御方法都可以发表出来论文。

我打算在我下学期的深度学习课上讲联邦学习我先录了个课程视频，大家有兴趣可以看一下（需要科学上网）

在墙外连知乎，想上传个大图片都困难视频传不上去。我就不传知乎了