先進聯盟學習在保險領域的應用

傳統的保險風險評估方法依賴於有限的數據，缺乏關鍵見解並導致風險概況不完整。替代方法通過整合不同的數據（例如交易和行為信息）來解決這個問題，以提供更準確、全面的風險評估。

• 具有功能驗證的機密身份匹配模塊 (CIMM)（猜測置信度 < 0.6）。
• 快速訓練策略模塊（FTSM）和速度驗證（速度提升比例> 5倍）比之前的同態加密方法提高了17倍。
• 多機器學習模塊（MMLM）和精度驗證（精度提升比例>12%）與傳統邏輯回歸相比，提升高達18%

• 猜測置信度低於0.6，從而最大限度地降低未經授權的訪問風險。通過實現準確、保密的匹配，同時降低敏感數據暴露，增強敏感系統（例如金融、醫療保健）的安全性。
• 模型訓練速度相較傳統同態加密方式提升 5 至 17 倍，大幅降低計算延遲。在不影響安全性的前提下，優化模型訓練效率，加速實時應用（例如加密分析、聯盟學習）。
• 通過混合機器學習框架，準確率較傳統邏輯回歸提升 12–18%。通過集成多種算法，確保跨數據集的穩健性能，並超越單一模型方法，從而在復雜場景中提供更精準的參考。

• 身份驗證應用： 綜合風險分析，敏感資訊匹配，最大限度地降低敏感數據暴露
• 加速聯邦學習系統的訓練速度: 實現聯邦學習使大規模加密數據集上的應用和部署
• 提高聯邦學習系統的預測能力: 在複雜場景中提供更精準的參考