中国移动研究院联合编制的《人工智能 联邦学习技术规范》国家标准正式发布

近日,中国移动研究院在全国信息技术标准化技术委员会人工智能分会TC28 SC42联合编制的《人工智能 联邦学习技术规范》(GB/T 46284-2025)国家标准正式发布。作为我国首个联邦学习领域的国家标准,该标准系统地确立了联邦学习系统架构、参与方角色、任务流程及技术要求,为人工智能数据协同应用提供关键技术支撑。

近日,中国移动研究院在全国信息技术标准化技术委员会人工智能分会TC28 SC42联合编制的《人工智能 联邦学习技术规范》(GB/T 46284-2025)国家标准正式发布。作为我国首个联邦学习领域的国家标准,该标准系统地确立了联邦学习系统架构、参与方角色、任务流程及技术要求,为人工智能数据协同应用提供关键技术支撑。

该标准创新性地构建了涵盖基础技术模块、计算模块和管理模块的联邦学习系统完整体系。基础模块提供硬件资源、算法调度、可信存证与安全保护等底层支持;计算模块包含联邦数据探查、联邦建模、联邦推理、联邦数据质量与激励机制等核心功能;管理模块则围绕系统资源、数据资产、算法、模型、结果、用户、参与方、项目与运维等要素进行系统化管控。特别在参与方定义中明确了任务发起方、调度方、算法方、数据方、辅助计算方、结果方、CA认证方及可信存证方等8类角色的职责边界,为构建可信数据流通生态奠定了坚实基础。

中国移动研究院作为第三起草单位负责联邦学习任务流程部分内容,深度定义了通用联邦学习任务流程的完整生命周期。从CA认证方提供基础认证服务开始,历经算法发布、任务发起、资源调度、分布式计算、结果汇总等关键环节。该部分详细阐述了两种典型范式的差异化流程:横向联邦学习中各参与方在保持数据特征空间一致性的前提下,通过加密梯度交互和安全聚合实现协同训练;纵向联邦学习则通过加密实体对齐和加密模块训练等技术创新,在确保各方原始数据不出域的前提下完成多方数据协同建模。这些规范化流程为电信、金融、医疗等行业开展跨机构数据协作提供了明确的操作指南。

该标准的发布具有重要行业价值。该标准首次构建了覆盖联邦学习全生命周期的技术标准体系,通过规范隐私集合求交、联邦特征工程等关键技术环节,为解决数据孤岛问题提供了标准化的技术路径。该标准确立的技术要求与测试方法,为联邦学习系统的设计、开发、测试及选型提供了权威依据,将有效促进数据要素的安全流通和价值释放。

中国移动研究院参与此项国家标准编制将5G/6G通信领域的技术积累与联邦学习深度融合,为构建下一代隐私计算基础设施贡献了核心力量。该标准的实施将加速联邦学习技术在智慧城市、工业互联网等领域的规模化应用,为我国数字经济高质量发展注入新动能。

来源:飞象网

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