区块链联邦技术（区块链联盟app）

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本文目录一览：

• 1、区块链在数据安全上有国际标准吗?
• 2、imcc区块链是什么项目?
• 3、联邦学习技术是指

区块链在数据安全上有国际标准吗?

有的，由趣链科技牵头制定的“区块链+联邦计算”的融合技术标准P3227《Standard for a Reference Framework of Data Security Circulation System Based on Blockchain and Federated Computation》（基于区块链和联邦计算的数据安全流通参考框架）在IEEE标准协会标准理事会（IEEE SASB）大会正式通过。

区块链在数据安全上有国际标准吗？在本次会议中，由四川长虹电子控股集团有限公司（以下简称“长虹控股”）牵头提交的《基于区块链的物联网零信任框架标准》，经过与会国际专家充分讨论，获得全票通过，正式立项，这也是全球首个“区块链+物联网安全”国际标准。

在央行看来，区块链技术是一种新型的分布式数据库，也称为分布式账本，所以《金融分布式账本技术安全规范》被业内认为是“国内金融行业首个区块链标准”。这一标准的发布，有助于金融机构按照规范进行系统部署和维护，避免出现安全问题。

近日，由IEEESA（国际电气与电子工程师标准协会）组织的全球标准立项会在线上召开。

imcc区块链是什么项目?

1、区块链–原始区块链，是一种去中心化的数据库，它包含一张被称为区块的列表，有着持续增长并且排列整齐的记录。每个区块都包含一个时间戳和一个与前一区块的链接：设计区块链使得数据不可篡改—一旦记录下来，在一个区块中的数据将不可逆。 区块链的设计是一种保护措施，比如（应用于）高容错的分布式计算系统。

联邦学习技术是指

联邦学习技术是指在不交换数据样本的情况下，在多个分散的边缘设备或服务器上训练算法。概念：联邦学习是一种机器学习技术，可以在不交换数据样本的情况下，在多个分散的边缘设备或服务器上训练算法。

联邦学习，作为人工智能和隐私计算领域的一个前沿技术，旨在解决数据孤岛问题，允许互不信任的各方在不共享原始数据的情况下共同训练模型，实现数据可用不可见、数据不跑模型跑的目标。在传统的人工智能应用中，模型训练依赖大量训练样本，而这些样本通常由多个组织或机构持有。

联邦学习，一种分布式机器学习框架，旨在让多个机构在确保用户隐私、数据安全与满足法规要求的条件下，合作进行数据使用与模型构建。通过加密技术在不共享数据的情况下实现多方联合建模，解决数据孤岛问题，促进AI协作。

联邦学习（FL）是一种分布式机器学习技术，允许多个参与者共同训练模型，而无需交换数据。可信执行环境（TEE）提供了一个安全的计算和存储环境，能够保护数据的安全性和完整性。

联邦学习（Federated Learning，FL），旨在解决数据孤岛和隐私问题，尤其在个人数据保护方面表现出色。它最初由谷歌在2016年提出，通过分布式机器学习框架，数据保持在本地且使用加密技术。

联邦学习属于大数据。联邦学习（Federated machine learning/Federated Learning），又名联邦学习，联合学习，联盟学习。联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。随着数字化进程加快，产生了大量数据。

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