近年來，數字經濟發展勢頭強勁，逐步成為推動我國高質量發展的重要力量。迎接數字時代，如何更好激活數據要素潛能？同盾科技專家表示，信息數據作為有價值的資產，在數據的采集、傳輸、存儲和共享等各個環節都面臨著新的安全風險與挑戰，數據的隱私安全問題也是數字經濟發展、社會組織管理、商業業務價值創造急需解決的痛點。

對此，同盾科技旗下人工智能研究院近期新獲得國家知識產權局發明專利授權的“基于XGBoost的跨樣本聯邦學習、測試方法、系統、設備和介質”技術方案正是為解決這一類問題而生。同盾技術團隊通過利用知識聯邦，將散落在不同機構或部門的數據聯合起來創造或挖掘出更全面、更有價值的知識，實現“數據可用不可見，知識共創可共享”的目的。

同盾科技在業內率先將知識聯邦運用于XGBoost這一被廣泛使用的機器學習模型，實現多方信息融合，從而共同構建XGBoost模型，在整個建模過程中，為聯邦建模過程中提供數據的訓練方與聚合方（指可以是訓練方當中的一方或者所有訓練方共同選擇的某一其他機構或組織——作者注）通信的信息規模量小，且兩者之間傳輸的信息不會泄漏訓練方樣本原始特征數據或標簽數據。

據悉，在同盾方案中，當聯邦建模結束后，每一參與方均可獲得相同結構的聯邦XGBoost模型，從而可進一步實現本地預測和推理。該方案可廣泛應用于多領域的涉及到敏感數據的應用場景建模中，目前，在同盾科技人工智能研究院自主研發、基于知識聯邦參考實現的智邦平臺（iBond）上的實驗結果來看，基于該方案的算法在建模精度與建模速度方面均比相關競品提供的同類算法方案存在明顯的優勢。這主要是因為對于跨機構或部門的數據需要進行多方的安全建模，傳統的聯合建模思路是無法達到保護各方數據隱私的效果。

而同盾本次獲得專利的方案在保護數據安全和隱私的同時，打破機構之間的障礙，能夠安全地支持多方檢索、計算、推理等功能，從而形成一個統一的知識框架和技術體系，在銀行、保險、信托、互聯網、政府及公共事務等一些需要知識融合、管理、使用的領域中有著巨大的應用潛力。