文章探讨了当前AI行业缺乏透明度和信任，以及高准入门槛限制了AI应用扩展的问题。为了解决这些挑战，文章介绍了FLock.io，一个旨在通过将区块链元素与联邦学习方法相结合，实现AI模型生命周期民主化的平台，目标是创建一个更具创造性和可信赖的AI行业。
Nevermined 是一个创新的数据生态系统平台，旨在激励数据协作并支持洞察驱动的企业。它结合了 Web3.0 技术、联邦学习框架及隐私保护技术，提供数据共享、数据货币化及数据治理的综合解决方案，以应对快速变化的商业环境和日益增长的合规需求。
本文探讨了在保护用户隐私的前提下改进机器学习应用的方法，重点介绍了同态加密和联邦学习在欺诈检测中的应用。文章讨论了使用同态加密对数据进行加密处理，然后在加密状态下进行机器学习模型训练和推理，以及利用联邦学习在不共享原始数据的情况下，通过多个参与方协作训练模型。
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