开源FLEX（Federated Learning Exchange）
以开源共享、生态共建为核心设计理念打造的可信隐私计算技术框架，提供通信组件和多种联邦学习算法。可实现符合隐私保护要求的数据分析、机器学习等功能，有效降低了开发者应用的技术门槛，打破技术孤岛的行业难题。
Project Features
项目特色
功能完备
开源FLEX安全协议层与算子层，提供多类联邦学习算法，涵盖安全对齐、特征工程、模型训练、预测、评估、安全查询等隐私计算全流程相关算法。
开发友好
通过提供通信协议、加密组件、资源定义、任务调度、模型格式、节点管理、授权管理等功能组件，灵活易上手，降低开发者使用门槛。
互联互通
结合同盾白盒算法互联互通开放协议，可支持异构平台互联互通应用，打破技术孤岛的行业难题，降低平台部署成本。
开放共享
构建更多开发者参与的开源生态社区，提高算法安全性与迭代效率，促进发展更具包容性、扩展性和连接性的隐私计算技术。
Application Scenarios
应用场景
联合风控
通过联邦学习构建多方参与的风控模型，完善贷前、贷中、贷后的交易风险识别与管控能力，实现统一全面的风险监控决策体系。
智能客户经营
通过联邦学习构建多方参与的客户经营模型，支撑潜客挖掘、精准引流、默客激活等客户生命周期内的客户经营活动。
联合反欺诈
通过匿踪查询进行跨机构数据安全共享，实现客户风险名单共查，有效识别欺诈风险，降低机构损失。
Project Contents
开源内容
通信组件
提供了同盾自研的Ionic通信组件，具有极高的网络并发性能，支持大数据传输。
基础协议
提供上层协议所依赖的基础密码算法和安全协议，如同态加密，秘密分享等。
应用算法
提供丰富的隐私计算应用算法，可实现特征工程，模型训练、预测及评估，安全查询等功能。
开发指南
提供开源代码及应用搭建指南，指导开发者快速开发及应用。
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