基于联邦学习的数据隐私权保护研究——以微众银行、平安科技等为例的分析

在我国，随着个人信息保护法律制度的不断完善，联邦学习作为一种高效的隐私保护手段应运而生，为推动企业和行业数据隐私保护与充分挖掘数据要素的过程提供了强大的技术支持。通过梳理前沿研究进展、立足现存问题、挖掘经典案例，本文重点探讨和分析了本土企业基于联邦学习技术进行数据隐私权保护和管理创新的案例经验。研究发现，联邦学习技术路线融合管理学中价值共创理论、激励机制和智能化思路，可以助推本土企业在保障数据隐私和安全的前提下提高共享效率，实现高效发展和智能决策。同时，本文还描述了联邦学习在智慧零售、智慧金融和智慧医疗场景下的应用，为人工智能环境下隐私权保护和数据安全提供案例借鉴和新思路。