联邦学习在移动通信网络智能化的应用.docx

联邦学习在移动通信网络智能化的应用 联邦学习是一种新的人工智能学习框架，旨在解决移动通信网络智能化中因用户隐私保护、数据孤岛等因素导致数据无法集中训练等问题。通过将数据拥有者利用数据/计算/模型加密实现本地化共同建模，联邦学习可实现数据无法直接互通下的模型训练，保障用户隐私和数据安全，降低数据传输开销。 1. 联邦学习研究现状 随着数据在生产生活中的重要性不断提高，数据安全问题已被人们广泛关注。为解决数据安全问题，出现了许多相关法规，例如欧盟的通用数据保护法案（GDPR）和中国的《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》与《中华人民共和国个人信息保护法》。为解决这些问题，联邦学习作为一种新的人工智能学习框架应运而生。 2. 联邦学习架构 联邦学习架构有两种，分别为有协调方的联邦学习架构和无协调方的联邦学习架构。有协调方的联邦学习架构即客户-服务器架构，协调方视为一台聚合服务器，将初始的模型发送给各个参与方，各个参与方将各自的数据集进行训练，并将模型更新发送到聚合服务器，协调方聚合从各个参与方接收到的模型，并将聚合后的模型发送给各个参与方。无协调方的联邦学习架构即对等网络架构，各个参与方之间无须借助协调方即可直接通信，提高了数据和系统的安全性，但可能需要很多的计算操作来对消息内容进行加密和解密。 3. 联邦学习标准现状 近年来，移动通信网络领域的联邦学习相关标准工作已逐步开展。国际上，2018 年 12 月，IEEE 标准化协会批准了联邦学习架构和应用规范的标准 P3652.1（联邦学习基础架构与应用指南）立项，2021 年 3 月 30 日联邦学习标准通过 IEEE 确认并形成正式标准文件进行发布。2020 年 6月，3GPP R17 标准提案 TR23.700-91 中提出“多 NWDAF 用例之间的联邦学习”，将联邦学习引入 5G 网络中。 4. 联邦学习在移动通信网络智能化中的应用 在移动通信网络智能化中，联邦学习可以解决数据孤岛问题，提高模型的预测能力，降低数据传输开销。通过引入联邦学习，移动通信网络可以实现分布式可信的人工智能技术，保障用户隐私和数据安全，满足网络智能化对数据标签和特征维度的要求。 联邦学习是一种新的人工智能学习框架，旨在解决移动通信网络智能化中因用户隐私保护、数据孤岛等因素导致数据无法集中训练等问题。通过将数据拥有者利用数据/计算/模型加密实现本地化共同建模，联邦学习可实现数据无法直接互通下的模型训练，保障用户隐私和数据安全，降低数据传输开销，为移动通信网络智能化的开展打开了新思路。