典型文献
基于多方安全计算的电信欺诈识别系统研究
文献摘要：
本文基于"联邦学习+区块链"技术,设计了一种基于多方安全计算的电信欺诈识别系统.实现电信行业欺诈识别和风险防控功能.该系统以联邦学习技术为基础实现电信、金融、公安等跨行业的数据隐私共享,并以联盟链实现去中心化的可信网络,将人工智能模型关键参数上链,在保证原数据不出域、数据隐私不泄露的基础上完成联邦模型的建立与预测.该系统成功打通企业间数据壁垒,实现在跨运营商、公安行业的合作共赢,实现精准欺诈识别、受害人通知、手机断卡冻结,成为数据融合赋能的引擎、智脑.
文献关键词：
隐私保护;电信欺诈;联邦学习;多方安全计算
中图分类号：
作者姓名：
刘静;赵东明;田雷;刘帅;崔建军
作者机构：
中国移动通信集团天津有限公司人工智能实验室,天津300020
文献出处：
引用格式：
[1]刘静;赵东明;田雷;刘帅;崔建军-.基于多方安全计算的电信欺诈识别系统研究)[J].通讯世界,2022(01):52-54
A类：
隐私共享
B类：
多方安全计算,电信欺诈,识别系统,联邦学习,电信行业,学习技术,公安,跨行业,数据隐私,联盟链,去中心化,可信网络,人工智能模型,上链,不出,数据壁垒,运营商,合作共赢,受害人,人通,断卡,冻结,数据融合,融合赋能,隐私保护
AB值：
0.352445
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