功能特性

更安全的技术架构

独创的去中心化联邦协议安全可靠,合作双方只需要传递加密的参数,保护数据隐私。

轻松处理海量数据

基于腾讯开源 Angel 分布式机器学习框架,异步并发计算,轻松处理千亿级数据量。

功能完善简单易用

从特征工程到模型训练和服务全套组件,支持 LR/XGB/DNN 等多种模型,两方/多方/单向/非对称等多种联邦模式。

广泛的实践场景

已支持腾讯广告、推荐、金融、AI 等多领域场景,帮助业务提升数据协作效率,释放商业价值。

方案架构

Angel PowerFL 安全联合计算基于腾讯自研的多数据源联合计算技术,提供安全、易用、稳定、高性能的联邦机器学习与联合数据分析解决方案,助力数据融合应用,目前主要应用产品是腾讯云安全隐私计算。有着如下的优势:

  • 全自动化流程:安全样本对齐、特征工程、联邦算法以及预测打分。
  • 算法丰富:支持 LR、XGBoost、PCA、用户自定义神经网络模型(如 MLP、CNN、RNN、Wide&Deep,DeepFM, DSSM 等)
  • 性能卓越:一个小时左右可以完成千万级数据的 XGBoost 模型训练,十分钟左右可以完成千万级数据的预测。
  • 去中心的架构设计:更加安全、实用,支持多方联合和可视化操作。

应用场景

金融风控
  • 一方拥有特征,另一方拥有特征以及标签信息。原始数据不出域进行联合建模,构建出更准确的风控模型,用于金融风控等多个场景。
  • 全自动化流程:安全样本对齐、联合特征选择和特征工程、联邦 LR 算法以及预测打分。
  • 去中心的架构设计,更加安全、实用,支持多方联合和可视化操作。

相关云产品

金融风控

  • 一方拥有特征,另一方拥有特征以及标签信息。原始数据不出域进行联合建模,构建出更准确的风控模型,用于金融风控等多个场景。
  • 全自动化流程:安全样本对齐、联合特征选择和特征工程、联邦 LR 算法以及预测打分。
  • 去中心的架构设计,更加安全、实用,支持多方联合和可视化操作。

相关云产品

联邦广告

  • 广告主与流量平台合作,在原始数据不出域的情况下进行联合建模,构建更精准的用户画像和推荐模型,实现定向广告投放。
  • 性能卓越,一个小时左右可以完成千万级数据的 XGBoost 模型训练,十分钟左右可以完成千万级数据的预测。
  • 算法丰富:除了 LR、XGBoost 模型,还支持 Wide & Deep、DSSM、DeepFM 等业界常用推荐模型。

相关云产品

智慧医疗

  • 多个医疗机构合作,在原始数据不出域的情况下进行横向联邦学习,构建更精准的目标检测模型,辅助医生进行病变检测,已在多个医疗机构试点应用。
  • 联合建模过程中,合作医疗机构只需要传递加密的模型参数,由提供联邦服务器进行安全的模型参数聚和或者模型融合。
  • 支持横向联邦训练任意神经网络模型,且支持多种模型参数融合方法,包括联邦集成学习和知识蒸馏等。

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