フェデレーション学習（連合学習）を用いた秘匿性の高いAIモデル構築法

フェデレーション学習（連合学習）を用いた秘匿性の高いAIモデル構築法とは

「フェデレーション学習（連合学習）を用いた秘匿性の高いAIモデル構築法」とは、個々のデータ所有者が持つローカルデータを外部に出すことなく、それらのデータを活用して共通のAIモデルを共同で訓練する分散型機械学習のアプローチです。各参加者は自身のデータでモデルを訓練し、その更新情報（勾配や重み）のみを中央サーバーに送信します。これにより、生データが外部に漏洩するリスクを排除し、プライバシーとセキュリティを高度に保ちながらAIモデルの精度を向上させることが可能です。生成AIのセキュリティ対策においても、機密性の高い情報を扱うモデルの構築に不可欠な技術として注目されています。

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