全球企業(yè)加碼數(shù)據(jù)安全,正是智能時代的“基座”

數(shù)據(jù),是人工智能技術的三大基礎之一。而數(shù)據(jù)安全,或將成為智能時代更快到來的“鐵軌”與“基座”。

隨著信息技術和人類生產生活交匯融合,各類數(shù)據(jù)迅猛增長、海量聚集,對經濟發(fā)展、人民生活都產生了重大而深刻的影響。而數(shù)據(jù)在收集、存儲、共享的過程中同時面臨收益與風險。

如何確保數(shù)據(jù)安全,并做到“可用不可見”,至此隱私計算技術應運而生。

全球企業(yè)加碼數(shù)據(jù)安全,正是智能時代的“基座”

全球企業(yè)加碼數(shù)據(jù)安全,正是智能時代的“基座”

資料來源:國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心發(fā)布《中國隱私計算產業(yè)發(fā)展報告(2020~2021)》

越來越多的企業(yè)正把目光投向隱私計算領域,隱私計算技術也已在不同場景中落地。

國外隱私計算代表案例:

谷歌 ——Password Checkup保護數(shù)據(jù)安全共享

2019 年2 月,谷歌推出密碼檢查器Password Checkup,一個Chrome擴展程序,幫助用戶檢測他們在網站上輸入的用戶名和密碼是否已被盜用。

Password Checkup依賴于隱私集合交集(PSI)的加密協(xié)議,協(xié)議收集超過“40 億個”的已知不安全或已外泄的賬號和密碼,在Chrome 用戶安裝這功能后,一旦用戶登錄某個網站時,Google 便會主動偵測帳戶密碼是否在外泄名單中。

Password Checkup程序體積小巧,功能簡單,但背后卻對大量數(shù)據(jù)進行高安全等級處理。本地加密、密文數(shù)據(jù)對比等可以說是隱私計算基本概念的教科書式展現(xiàn),也令其成為數(shù)據(jù)安全共享的典型科普案例。

蘋果——iiOOS10引入差分隱私技術保護用戶數(shù)據(jù)

移動互聯(lián)網時代,手機承載一個人所有的秘密。

早在2013年一位當時就讀于美國西北大學的研究生,結合搜索引擎與紐約城市出租車和豪華轎車委員會對外公布的一份2013年全市的出租車行程數(shù)據(jù),便鎖定幾位明星的行蹤。

但要如何抵御對于個體用戶隱私數(shù)據(jù)的“精確計算”,而又能提高數(shù)據(jù)共享和使用的效率?

蘋果公司在當時推出的iOS 10系統(tǒng)中,用差分隱私收集法做出回答。

差分隱私的原理是用算法加擾個人用戶數(shù)據(jù),使追蹤技術無法實現(xiàn)回溯。隨后在無法獲得原始數(shù)據(jù)的情況下對數(shù)據(jù)批量計算,輸出計算結果。

在獲得機器學習所需的數(shù)據(jù)資源的同時,實現(xiàn)用戶隱私數(shù)據(jù)的保護。

目前國外,谷歌、蘋果、facebook等企業(yè)都在進一步加強對數(shù)據(jù)安全的保護力度。

國內也有翼方健數(shù)、微眾銀行、螞蟻金服、華控清交這“隱私計算四小龍”領跑行業(yè),呈現(xiàn)出四超多強的局面。

國內隱私計算企業(yè)一覽圖:

全球企業(yè)加碼數(shù)據(jù)安全,正是智能時代的“基座”

資料來源:微眾銀行&畢馬威發(fā)布《2021隱私計算行業(yè)研究報告》

國內隱私計算代表案例(以隱私計算四小龍為例):

翼方健數(shù)——“翼數(shù)坊”(XDP)助力廈門市城市級健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)開放平臺

在醫(yī)療資源總量不足,優(yōu)質資源匱乏,分布也不夠合理的大環(huán)境下,分級診療成為重要的解決方案。

如何將三甲醫(yī)院醫(yī)生積累的豐富臨床經驗轉化為智能化的知識輸出,并輔助診斷?醫(yī)療AI也許是很好的解決方案。

但囿于對數(shù)據(jù)安全、醫(yī)學倫理和個人隱私方面的擔心,數(shù)據(jù)的獲取、治理以及合理應用仍是醫(yī)療AI行業(yè)的難題。

翼方健數(shù)基于隱私安全計算技術平臺“翼數(shù)坊”(XDP),在廈門市衛(wèi)健委的主導下,匯聚廈門市各醫(yī)療機構的健康醫(yī)療數(shù)據(jù),引入第三方服務機構來處理和挖掘原始數(shù)據(jù),提供應用服務。

“翼數(shù)坊”首先在廈門全市基層社區(qū)醫(yī)院兒科診療過程中落地應用,通過學習海量的兒科電子病歷,開發(fā)病例結構化、輔助診斷、輔助用藥,輔助檢查推薦等一系列深度學習模型,通過打通智能模型、電子病歷EMR與其他信息系統(tǒng),形成一套智能臨床輔助決策和知識庫體系。

翼方健數(shù)CEO羅震認為,未來,技術甚至支持多個隱私安全計算平臺作為分布式網絡進行交互。完成數(shù)據(jù)探查、數(shù)據(jù)價值輸出到數(shù)據(jù)價值流通,數(shù)據(jù)價值高地將會真正出現(xiàn),形成一個“數(shù)據(jù)和計算的互聯(lián)網”(IoDC)。

微眾銀行——聯(lián)合多家外部合作伙伴建立小微企業(yè)信貸風控模型

近年來,雖說小微貸款越來越受重視,但由于風險過高,許多銀行不愿給小微企業(yè)貸款,因此如何規(guī)避風險,降低微型企業(yè)貸款的不良率顯得尤為重要。

微眾銀行聯(lián)合多家外部合作伙伴一起搭建基于聯(lián)邦學習的風控模型,以解決小微企業(yè)貸款風控數(shù)據(jù)不足的問題。

在報告中,通過以微眾銀行和發(fā)票信息服務公司的合作案例,驗證微眾銀行“基于開源的聯(lián)邦學習系統(tǒng)FATE進行縱向聯(lián)邦建模,多個機構可以建構聯(lián)合模型而無需共享其數(shù)據(jù)”模式的有效性和安全性。

與只使用傳統(tǒng)模型來訓練標簽Y相比,聯(lián)合發(fā)票數(shù)據(jù)的縱向邏輯回歸AUC增加12%,隨著模型效果的改善,貸款不良率明顯下降。

螞蟻金服集團——螞蟻鏈摩斯多方安全計算平臺

金融企業(yè)應用場景各方都有各方的數(shù)據(jù)系統(tǒng),并不互用,而且互用方式對隱私信息的保護也需要單獨投入研發(fā),螞蟻鏈服務可解決這一難題。在金融場景下,螞蟻鏈可以解決單一機構數(shù)據(jù)不足,第三方合規(guī)數(shù)據(jù)不易獲取的困難。

螞蟻鏈摩斯多方安全計算平臺采用去中心分布式架構,數(shù)據(jù)合作各方通過本地安裝的摩斯計算節(jié)點完成安全計算,保證原始數(shù)據(jù)不出域,僅輸出計算結果。

并可將查詢調用記錄存證在區(qū)塊鏈上,防止數(shù)據(jù)造假,保障數(shù)據(jù)質量。

例如與富民銀行聯(lián)合風控,富民銀行利用摩斯安全計算平臺,和合作方實現(xiàn)多方聯(lián)合風控,在保證數(shù)據(jù)安全的同時,實現(xiàn)模型預測效能提升25%。有效降低業(yè)務風險和不良資產率。

華控清交——PrivPy多方計算平臺助力金融機構

金融業(yè)作為經營風險的行業(yè),在業(yè)務數(shù)據(jù)化驅動與合規(guī)經營的內外部環(huán)境要求下,其數(shù)據(jù)安全共享與融合應用的需求愈加迫切。

金融機構面向個人投資者銷售資管產品時,需要嚴格確認投資者當前持有的金融資產總額或年收入總額等,以核實其是否具有投資資格。

面對上述問題,華控清交在中國互聯(lián)網金融協(xié)會指導下,使用多方安全計算技術,實現(xiàn)了在保護申請者數(shù)據(jù)隱私的前提下,融合各機構客戶金融資產、收入流水等數(shù)據(jù),自動計算投資者的金融資產或收入狀況信息,實現(xiàn)高效合規(guī)的個人合格投資者認證,同時全流程可驗證、可追溯、可解釋、可審計、可監(jiān)管。

在大數(shù)據(jù)與人工智能時代背景下,AI與數(shù)據(jù)計算在各行各業(yè)應用越廣泛,數(shù)據(jù)價值就愈加凸顯。

隱私計算看似是個全新的概念,其實是個世界級的話題。隱私計算最早源于人工智能的興起,直到今天隨著數(shù)據(jù)的價值日益彰顯。

近年來,資本市場對該領域的關注度愈漸火熱,2020年-2021年隱私計算賽道融資事件也呈現(xiàn)幾何式增長狀態(tài)。2021年7月底,隱私計算領域技術專精型公司中已披露的最大規(guī)模單筆融資由國內“隱私計算四小龍”之一的翼方健數(shù)宣布完成,總金額超過3億元人民幣。隱私計算企業(yè)獲得來自

今年7月29日,翼方健數(shù)完成的3億元 B+輪戰(zhàn)略融資,或為目前隱私計算領域技術專精型公司中已披露的最大規(guī)模單筆融資,資本的認可,無疑也肯定了隱私計算將在未來發(fā)揮巨大的潛力。

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