联邦学习

文章探讨了当前AI行业缺乏透明度和信任，以及高准入门槛限制了AI应用扩展的问题。为了解决这些挑战，文章介绍了FLock.io，一个旨在通过将区块链元素与联邦学习方法相结合，实现AI模型生命周期民主化的平台，目标是创建一个更具创造性和可信赖的AI行业。

本文探讨了两种保护隐私的机器学习方法：同态加密和联邦学习，并将其应用于欺诈检测。同态加密允许在加密数据上进行计算，而无需解密；联邦学习则允许多方在不共享原始数据的情况下协同训练模型。文章介绍了使用这两种技术进行信用卡欺诈检测的实践案例，包括使用OpenFHE库和联邦学习系统Starlit。

Nevermined 是一个创新的数据生态系统平台，旨在激励数据协作并支持洞察驱动的企业。它结合了 Web3.0 技术、联邦学习框架及隐私保护技术，提供数据共享、数据货币化及数据治理的综合解决方案，以应对快速变化的商业环境和日益增长的合规需求。

本文探讨了在保护用户隐私的前提下改进机器学习应用的方法，重点介绍了同态加密和联邦学习在欺诈检测中的应用。文章讨论了使用同态加密对数据进行加密处理，然后在加密状态下进行机器学习模型训练和推理，以及利用联邦学习在不共享原始数据的情况下，通过多个参与方协作训练模型。

AI技术正在快速改变加密货币诈骗的形式，法律的制定速度已经无法跟上。本文探讨了AI诈骗带来的法律挑战，以及Web3防御者如何通过技术创新来应对。同时，也讨论了行业如何通过共享标准和合作联盟来构建安全防线，包括企业以太坊联盟、Web3安全联盟等。