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产品认证

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  • 项目简介

    随着人工智能技术的快速发展,由算法和大数据驱动的人工智能产品广泛应用于金融、交通、电信等领域,极大促进了相关行业的智能化转型。与此同时,很多企业却面临着数据量有限、数据质量不高、数据孤岛困境等问题,叠加法律法规对个人信息安全和隐私保护的要求,导致企业间的数据无法有效共享、难以发挥大数据、人工智能的技术优势。因此,旨在能够保护各参与方隐私数据的多方机器学习框架——联邦学习应运而生。

    本认证的推出将为联邦学习产品树立安全标杆,更好地推动联邦学习这一技术向成熟化、标准化、产业化的方向发展,为各界共建联邦生态打下坚实基础。

  • 认证依据

    一、认证依据

    Q/NIFC 001-2021《联邦学习数据安全技术规范》


    二、认证实施规则

    联邦学习.png


    如需获取完整版本认证实施规则,请联系我们




  • 认证范围

     本认证项目适用范围包括但不限于联邦学习方案、工程以及产品的综合安全评价。

  • 认证指南

    一、认证模式

    技术验证+文件审查+现场检查+获证后监督

    二、认证的基本环节

    (1)认证申请及受理

    (2)技术验证

    (3)文件审查

    (4)现场审查

    (5)认证决定

    (6) 获证后监督

    (7) 再认证

    三、认证程序

    申请方按照认证规则要求提交认证申请,认证机构对申请材料进行初审,确认合格后安排产品检测任务。检测机构依据相关标准和技术规范进行技术验证,完成后向认证机构提交技术验证报告。认证机构根据技术验证、文件审查、现场审查的结果进行综合评价,向评价合格的申请方颁发认证证书。

    认证证书有效期内,由认证机构组织对获证后的机构进行不定期的监督。

    四、认证收费

    收费项目和标准按照国家有关主管部门的规定制订,货币单位为人民币。其中涉及的主要项目包括:

    1、认证服务费:主要为在初次认证、再认证、变更认证领域或认证范围等过程中产生的评价费用,它由具体项目所需的评价人日数决定。

    人日数是指认证评价所需的工作天数,即评价人员人数×工作天数。1人日按照一个完整的正常工作时间计算,通常为8小时。

    认证人日数与评价范围内的有效人数、评价类型(初审、监督、再认证、特殊评价等)、评价方式、业务范围类型和场所数量与类型等因素相关。人日数包括文件评审、评价准备、现场评价和最终评价报告等时间。

    2、检验检测费:适用时,包括外部检验检测机构收取的费用,租赁或使用有关检验检测设备费用。

    五、证书样本

    image.png

  • 合作检测机构

  • 获证名录