特斯联不断加强信息安全防护，努力守护数据安全的底线

在互联网时代，各类信息安全事故频发，给个人、企业和国家带来了前所未有的挑战。特别是在AI领域，机器学习模型在训练过程中需要“投喂”海量的数据，这无疑对数据的安全性提出了更高要求。如何确保这些数据不涉及个人隐私、企业乃至国家机密，成为急需解决的难题。特斯联作为中国公域AIoT行业的开拓者和领导者，深知信息安全的重要性，因此不断加强信息安全防护，努力守护数据安全的底线。

数据的收集、处理和存储是AIoT产品和服务开发、提供及使用的关键环节，也是特斯联链接客户的重要桥梁。多年来，特斯联一直专注于为企业及公共管理者提供先进的AIoT产品，在这一过程中，经常会接触到客户的数据（具体取决于产品的类型及其应用场景），所以公司高度重视数据隐私与安全，并设计和实施了一套全面覆盖相关业务领域的政策和程序，确保数据管理的合规性和安全性。

据招股说明书显示，特斯联为了加强数据保护，专门成立了网络安全及数据保护团队，该团队由多名高级管理人员领衔，负责制定数据与信息安全战略，在重大数据和信息事件中迅速作出决策，并持续监督公司对相关法律法规及行业标准的遵循情况。团队的领导核心是信息化部信息安全总监，他/她凭借深厚的行业经验，为网络安全与数据安全工作提供了坚实的指导。

不久前，特斯联在AI研究中取得新突破，可在机器学习领域中强化数据保护，该研究成果已被人工智能领域顶级学术期刊IEEE T-PAMI 收录。特斯联国际总裁的邵岭博士，携手卓越的科研团队，创新性地发布了基于在线拉普拉斯近似的贝叶斯联邦学习框架，这一成果不仅为机器学习技术的演进注入了新的活力，更为医疗、金融、制造等多个现实场景中的复杂难题提供了前所未有的解决方案。

据了解，该研究成果在机器学习领域展现出了深远且全面的影响。首先，它显著强化了数据隐私保护措施，紧密贴合了当前对数据安全和隐私保护的迫切需求。其次，在处理异构数据方面，改进了模型训练效果，尤其适用于现实中常见的数据分布不均场景。此外，通过减少聚合误差和局部遗忘问题，显著提升了模型的泛化能力。同时，利用在线拉普拉斯近似和多变量高斯乘积机制，有效提高了联邦学习算法的效率，大幅度降低了计算和通信成本。最后，通过设计先验损失，还进一步增强了模型在面对不同客户端数据分布时的健壮性和适应性。

由此可见，在信息安全日益重要的今天，特斯联始终坚守数据安全底线，通过专业的网络安全及数据保护团队和先进的技术手段，确保了客户数据的隐私与安全。他们的努力不仅是为了赢得客户的信任，更是为了推动AIoT行业的持续健康发展。未来，希望特斯联将继续以守护数据安全为己任，与业界同仁携手共进，共同开创AIoT行业的美好未来。