先进联盟学习在保险领域的应用

传统的保险风险评估方法依赖于有限的数据，缺乏关键见解并导致风险概况不完整。替代方法通过整合不同的数据（例如交易和行为信息）来解决这个问题，以提供更准确、全面的风险评估。

• 具有功能验证的机密身份匹配模块 (CIMM)（猜测置信度 < 0.6）。
• 快速训练策略模块（FTSM）和速度验证（速度提升比例> 5倍）比之前的同态加密方法提高了17倍。
• 多机器学习模块（MMLM）和精度验证（精度提升比例>12%）与传统逻辑回归相比，提升高达18%

• 猜测置信度低于0.6，从而最大限度地降低未经授权的访问风险。通过实现准确、保密的匹配，同时降低敏感数据暴露，增强敏感系统（例如金融、医疗保健）的安全性。
• 模型训练速度相较传统同态加密方式提升5至17倍，大幅降低计算延迟。 在不影响安全性的前提下，优化模型训练效率，加速实时应用（例如加密分析、联盟学习）。
• 通过混合机器学习框架，准确率较传统逻辑回归提升 12–18%。 通过集成多种算法，确保跨数据集的稳健性能，并超越单一模型方法，从而在复杂场景中提供更精准的参考。

• 身份验证应用： 综合风险分析，敏感信息匹配，最大限度地降低敏感数据暴露
• 加速联邦学习系统的训练速度: 实现联邦学习使大规模加密数据集上的应用和部署
• 提高联邦学习系统的预测能力: 在复杂场景中提供更精准的参考