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(chǎn)生活交匯融合，各類數(shù)據(jù)迅猛增長、海量聚集，對經(jīng)濟發(fā)展、人民生活都產(chǎn)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。
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(chǎn)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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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：
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(jīng)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(wǎng)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(wǎng)”(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(chǎn)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(jīng)營風險的行業(yè)，在業(yè)務數(shù)據(jù)化驅動與合規(guī)經(jīng)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(chǎn)品時，需要嚴格確認投資者當前持有的金融資產(chǎn)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(wǎng)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(chǎn)、收入流水等數(shù)據(jù)，自動計算投資者的金融資產(chǎn)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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