随着电力大数据技术在不少细分领域落地，电力大数据的应用的深度和广度也在不断拓展。但在流通过程中，涉及数据隐私泄漏、企业商业机密泄漏等安全问题。同盾科技知识联邦技术则为解决电力、跨专业数据“孤岛”问题以及数据流通中的安全问题提供了很好的示范作用。凭借着技术创新性和突出的落地效果，知识联邦技术项目在日前获得了南方电网联邦学习最佳方案奖。

电力企业传统的直接将多维数据源融合进行中心化建模的建模方式已难以满足日趋严格的数据安全和合规要求，因此电力+大数据解决方案面临着巨大挑战。如何解决大数据流通过程中的痛点、难点成为电力行业及科技企业面临的考验。

据了解，同盾科技知识联邦安全多方应用方案，主要有赋能业务全方位拓展、知识联邦理论创新、安全交换协议创新及联邦底层通讯框架创新四大创新要素。

在全方位业务拓展赋能方面，同盾不仅可以提供支撑联邦学习平台的基础组件：FLEX协议和联邦通信，还可以提供通用功能以及领先的联邦应用算法。同时，针对电力垂直领域，基于其电力大数据，通过知识联邦平台打破和公开数据、三方数据之间的“数据孤岛”，以实现企业数据聚合内增效、行业数据融通外增值和社会数据互联共增产的统一，在此基础上为各业务的拓展推出一套定制化的商业运营方案。

基于南网大数据的知识联邦，为南网业务拓展全方位赋能

在创新知识联邦理论方面，现有的联邦学习技术，往往仅关注联邦训练和预测，同盾知识联邦突破国际上的初级联邦学习的技术局限，形成了一套多层次、统一的理论框架。它支持安全多方检索、安全多方计算、安全多方学习、安全多方推理的统一框架，为打造安全的知识融合、管理、使用的生态系统提供设计指南和标准。

在安全交换协议创新方面，联邦数据安全交换（FLEX）协议封装了数据安全交换的实现，并定义了与联邦算法相关步骤的接口，也就是参数的输入和输出。FLEX中的协议在选取密码算法前已经进行过大量的实验验证，能有效地支持联邦算法实施。只要遵守这些约定，参与方就可以安全地加入到联邦中，无需担心数据隐私会有泄漏风险，也满足数据合规要求。

最后，在联邦底层通讯框架创新方面，为提升联邦效率，同盾专门设计了一套轻量级的联邦通讯框架——Ionic Bond。该框架支持联邦环境下点到点和域通讯等通讯模式，具有极高的网络并发性能；还支持超大数据一次性传输，不受硬盘读写性能影响。相较于常用的基于Eggroll通信框架，本项目中的Ionic Bond部署简单，开箱即用，适合容器化、k8s部署。

同盾科技通过打造联邦学习的数据共享平台，可实时获取跨专业数据，实现安全的基于电力数据的资产运营商业闭环，形成“数据驱动业务”的数据价值利用模式。

对此，同盾科技人工智能研究院深度学习首席专家李宏宇博士表示，同盾知识联邦及其平台化产品作为AI3.0的重要技术基础及必由之路，在技术层面能够完整融入南方电网及其他电力企业的整体框架，支撑联邦平台的搭建；在数据层面能够整合内部和外部数据资源，进而形成共创共享的联邦生态；在业务层面能够打破部门、分子公司、生态系统玩家的数据壁垒，为企业数据赋能创造理想土壤！

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