联邦学习在金融风控中的隐私保护机制
**联邦学习在金融风控中的隐私保护机制**
**题目描述**
联邦学习是一种分布式机器学习技术,其核心思想是“数据不动,模型动”。在金融风控场景中,多个机构(如银行、电商、支付平台)希望联合训练风控模型,但直接共享用户数据会违反隐私法规(如GDPR)。联邦学习通过仅交换模型参数或梯度而非原始数据,实现合作建模的同时保护数据隐私。本题要求理解其工作原理、在金融风控中的具体应用流程及隐私保护的内在逻辑。
**解题过程循序渐进讲解**
1. **传统风控模型的隐私困境**
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2025-11-02 18:19:55
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