ITU-T Recommendations

ITU-T M.3387建议书适用于联邦机器学习模型（FMLM）的架构设计、研究和开发。数据隐私和信息安全给大数据和人工智能（AI）社区带来重大挑战，因为这些社区面临越来越大的、遵守规则要求的压力。大数据系统和应用中的许多常规操作，如合并来自各种来源的用户数据以建立机器学习模型，在当前的规则框架下被认为是非法的。
联邦机器学习（FML）的目的是提供一种可行的解决方案，使机器学习应用能够以分布式方式利用数据。在FML框架中，数据所有者不直接交换原始数据，也不允许任何一方推断其他方的私密信息。为了促进FMLM的构建和使用，并提高FML业务的质量，ITU-T M.3387建议书规定了联邦机器学习系统（FMLS）的管理要求，包括FMLS的功能架构，以及基本管理域、模型管理域和数据管理域的要求。