某三甲医院的「远程会诊人脸识别系统」曾陷入两难:备案要求数据本地化存储,但跨院协作又需要共享患者人脸特征。如今通过联邦学习技术,医院在不传输原始数据的情况下完成了备案——各医院本地计算特征值,仅共享加密后的模型参数,就像「各算各的账,只汇总结果」。
联邦学习备案的三大优势:
数据不出域:上海瑞金医院与仁济医院的跨院人脸识别系统,通过微众银行联邦学习平台实现特征值加密交互,备案材料标注「原始图像零传输」,通过国家卫健委专项审核
多机构协同:公安部某项目通过联邦学习整合12省公安人脸识别系统,在满足各省备案要求的同时,实现全国在逃人员库实时比对,识别响应时间从小时级压缩至秒级
动态合规更新:当某医院调整人脸识别阈值(如戴口罩识别模式),联邦学习系统会自动同步更新至备案变更记录,避免传统系统「改一处动全身」的合规风险
行业标准:《联邦学习安全评估规范》已纳入人脸识别备案技术参考目录,采用该技术的企业可优先通过合规审核。