也主动凑上前来（1/2）

与此同时，在唐彻所在的B洽谈室，气氛则更加“硬核”，充斥着技术术语、架构图和数字。

日本网络安全战略本部的技术专家连环发问：

“唐先生，您提到的联邦学习聚合算法，如何防御‘模型投毒’攻击？即恶意参与者提供伪造的参数更新，污染全局模型。还有，如何在非独立同分布且高度异构的各国安全数据上，确保联邦学习模型的收敛性和有效性？贵方使用的安全聚合协议具体是哪种？通信开销和计算延迟在跨洲际网络下的实测数据是多少？”

唐彻面对连珠炮似的专业问题，从容不迫，拿起电子笔，在触摸屏上快速勾勒出示意图：

“感谢您专业的问题。针对模型投毒，我们采用多轮迭代加权筛选、基于贡献历史信誉的动态权重调整，以及异常参数检测与剔除机制。对于数据异构性，我们采用个性化联邦学习与元学习结合的方法，允许各国在共享的全局模型基础上，根据本地数据特征进行微调，同时通过‘模型蒸馏’技术提炼和分享知识。我们目前主要基于改进的Secure Aggregation协议，并正与学术界合作测试基于同态加密的更高效方案。关于延迟，我们在亚洲、欧洲、北美建立的测试网络中，模型聚合轮次的平均延迟可控制在可接受范围内，具体数据报告可以给您。”

印度电子与信息技术部的官员则关心本土产业和供应链安全：

“唐总，如果印度参与，平台的核心组件，尤其是涉及密码学和硬件安全模块的部分，能否在印度本土生产或由印度指定企业参与生产？平台的后续开发和维护，是否会设立本地化团队？这关系到我们的技术主权和就业。”

唐彻肯定地回答：

“我们完全支持并鼓励本地化。平台采用模块化、开源核心的设计，正是为了便于各国在符合统一安全标准的前提下，进行本地化适配、甚至二次开发。密码学组件可以由参与国共同认可的、符合标准的本地企业提供或集成。硬件安全模块可以探讨联合生产或认证多种来源的合规产品。至于本地团队，镐科在全球主要区域的运营中心正在快速建设，我们非常需要本地优秀人才的加入，负责运营、维护、客户支持和部分开发工作。”

巴西的代表更关注成本与实施路径：

“对于像巴西这样幅员辽阔、各地数字基础设施差异显着的国家，如何以可承受的成本，分阶段接入平台？是否有针对发展中国家的优惠支持方案？”

唐彻调出一个阶梯式接入方案图：

“我们设计了从‘轻量级节点’到‘全功能中心’的四级接入模式。轻量级节点只需基本的服务器和带宽，通过标准化接口接入，初期投入可以控制在合理范围。我们可以协助规划分阶段升级路径。同时，镐科正与世界银行、美洲开发银行等国际金融机构探讨，为符合条件的国家提供技术援助贷款和优惠融资方案。此外，平台本身的‘知识共享’特性，意味着后接入的国家可以直接受益于前期接入国积累的模型和威胁情报，实现‘后发优势’。”

每个三十分钟，都是高度浓缩的智慧交锋。

问题从宏观战略到微观技术，从法律瓶颈到成本考量，从信任构建到实施路径。

沈烈和唐彻凭借深厚的知识储备、清晰的逻辑和坦诚的态度，逐一应对。

他们不回避难题，不空许承诺，对于需要进一步研究的问题，明确记录并承诺回复时限。

这种专业、务实、高效的风格，给几乎所有洽谈代表都留下了深刻印象。

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