联邦学习在移动通信网络智能化的应用

为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,网络可融入联邦学习技术,构建高效的分布式可信网络智能化架构。概述了联邦学习研究现状以及标准现状,介绍了基于联邦学习的网络智能化架构,并基于该架构验证了客户体验管理应用案例,为移动通信网络与联邦学习的融合提供了参考和借鉴,进一步推动了联邦学习技术在网络智能化的应用。     

可信区块链联邦学习技术在无线通信网中的研究与应用

随着无线通信技术的快速发展，越来越多的数据产生并在网络中传输，包括个人隐私信息和商业机密等敏感数据。数据安全和隐私保护引发通信行业的广泛关注，并已成为人工智能大规模落地的关键挑战点。可信区块链联邦学习从保障信息安全的角度发展人工智能，被誉为最有前景解决这一挑战的新方向。归纳了当前行业面临的关键问题和挑战，分析了可信区块链联邦学习的国内外主要研究状况。讨论了无线通信网中典型的区块链联邦学习的系统架构，并阐述了其系统功能和实现的关键技术。在此基础上，给出该系统下的典型应用场景，为可信人工智能从理论走向实用提供了可能性。