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翼方健数CEO罗震(图片源自:国际在线)
翼方健数CEO罗震近日受邀在2021第二届隐私计算产业与应用论坛上发表了题为《隐私安全计算赋能城市数字化转型》的演讲 , 着重阐述了其对隐私安全计算赋能数据底座 , 构建未来数据和计算互联网的最新构想 , 以及该体系在城市数字化转型中的应用前景 。
2021第二届隐私计算产业与应用论坛由算力智库主办 , 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所、隐私计算联盟、隐私计算技术联盟联合主办 。 作为国内首个聚焦隐私计算领域的年度行业权威盛会 , 本届论坛再度召集众多政府机构代表、业界及学界大咖 , 畅谈数据智能时代隐私计算的广泛应用前景及巨大商业价值 。
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(图片源自:国际在线)
翼方健数在本届论坛发布的2020年度数据智能产业“算力20”榜单中荣获“2020最具场景落地能力的Cool Vendor” , 同获该殊荣的还包括科大讯飞、京东科技、微众银行、众安科技、第四范式、云从科技、驭势科技、深睿医疗等科创领域头部企业 。
罗震表示 , 已经看到隐私计算应用在各行各业场景中 , 如健康医疗、金融、政务、营销等 。 隐私计算行业正迎来爆发期 , 越来越多的政府部门、企业机构开始认同隐私计算理念 , 并愿意通过隐私计算把数据开放应用起来 。 翼方健数很高兴能担当隐私计算行业先行者 , 并将持续耕耘做好行业建设者和引领者 。
隐私安全计算>隐私计算
自数据成为新的生产要素后 , 数据流通与共享就成为热点关切 , 相关政策与立法也不断往纵深推进 。 比如《汽车数据安全管理若干规定(征求意见稿)》是国内汽车数据领域的首次立法尝试 , 代表了典型传统行业在数据治理上的实践 。 而最新《深圳经济特区数据条例(征求意见稿)》探索建立数据交易制度 , 更是立法层面促进释放数据价值的创新亮点 。
与传统生产要素不同的是 , 数据因其可复制性、权责不清、外部依赖性、隐私与机密需求等特性而在本质上就无法安全流通 。 但需要明确的是 , 数据价值的产生并不源于数据本身的流通 , 而在于联合计算和分析 。
与传统基于原始数据挖掘数据价值的方式不同 , 隐私计算不分享原始数据 , 数据在平台内授权使用 , 只分享计算结果 , 即数据的价值 。 传统意义上的隐私计算技术包括多方安全计算、同态加密、联邦学习、安全沙箱计算、TEE、差分隐私等 , 可根据不同的安全信任假设和计算复杂度 , 采用合适的计算方式 。
然而实践表明 , 隐私计算并不能解决所有数据流通挑战 , 还有不少在隐私计算之外的问题 , 比如对于一个不被信任的第三方 , 如何在一个数据平台里找到需要使用的数据;比如一些数据治理、标注的应用 , 在使用过程中需要“可用可见”地使用数据;又比如应用方如何保证自己模型的知识产权不被平台盗用等 。
为了应对数据流通在隐私计算之外存在的诸多额外挑战 , 能够在特定的信任假设下 , 在保护数据所隐含的隐私和机密 , 避免数据资产的流失、转移和失控的前提下 , 实现和分享数据价值的技术、产品和方法 , 称为隐私安全计算 , 当然隐私计算也包括在内 。
从发展路线来看 , 隐私安全计算的发展将会经历单体、联盟、生态网络三大阶段 , 分别包括单体平台(局域网)、平台联盟(专业网络)及数据和计算互联网 。
这一发展路径的核心要义就在于实现了不同隐私计算平台的互联互通 。 也就是说 , 在隐私计算让原始的数据孤岛通过私有的隐私计算协议连接起来形成更大的岛链的同时 , 不同岛链又可以通过通用的隐私计算方式连接起来 , 最终形成数据和计算互联网 。
随着上述发展阶段的演进 , 各参与方之间信任度的要求逐步降低 , 数据的流通共享和利用效率则逐步提升 。 随着互联互通的深入 , 隐私计算所需的技术和资源消耗会变得愈加经济高效 。 等到数据和计算互联网阶段 , 生态网络形成 , 数据即使在没有信任的平台间也可通过授权被所有参与者利用 , 以最合适的隐私计算方式、应用计算方法以及算力完成计算 。
翼方健数以隐私安全计算赋能城市数字化转型
隐私安全计算联通数据岛屿的一个典型场景是城市数字化转型 。 以往智慧城市的建立往往从需求出发构建不同智能应用 , 形成烟囱状的应用架构 , 造成数据往往被重复处理 。 基于隐私安全计算的城市数据底座首先通过数据治理形成统一的数据要素配置 , 再基于这样的数据要素配置向企业、学校、研究机构等通过授权开放数据 , 催生各种智能应用 。 这样的城市数字化转型可以分为“三步走” 。
首先是建立单个行业的智能中枢 。 利用行业的公共数据为起点 , 通过法规、政策、隐私安全计算相结合的方式构建安全开放的数据应用环境 , 让产学研共同挖掘这些公共数据的价值 , 推动行业人工智能的发展 , 推动行业产业的发展 。 这些机构在数据使用中也逐渐共享开放自己的数据 , 相互之间授权使用数据 , 这样逐渐建立行业的数据生态和智能中枢 。
第二是打通同一城市中的不同行业智能中枢 。 由于许多应用需要跨行业数据 , 通过隐私计算可以把更多行业数据打通 , 实现不同数字底座之间的数据发现、数据授权和应用计算 , 推动产业之间的数据应用共建 。
最后是建立跨城市中枢网络 , 建立城市间的智能中枢联盟 , 通过隐私计算打通城际行业数据 , 实现更大化的数据价值 , 推动区域经济共同发展 。
在联通数据岛屿 , 构建数据和计算互联网的征途上 , 翼方健数已经迈步前行 , 从连接城市中不同类型的数据平台开始 , 孵化智能应用服务于智慧城市所需的真实应用场景 。 基于“XDP翼数坊”隐私安全计算平台的传染病多点触发监测和智能预警系统就是这样的例子 。
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(图片源自:国际在线)
该系统通过建立区域健康医疗隐私安全计算平台 , 根据患者的症状、诊断、用药等信息发现传染病高风险人群 , 还同时对接药品售卖数据、企业提供的网络搜索数据、气象数据等多来源数据 , 通过联邦学习的方式建立多点触发的高风险人群预测与预警 。 同时 , 通过XDP联盟方式对接教育、政务、公安等其他区域隐私安全计算平台 , 发现高风险人群的聚集性 , 例如他们是否在一个小区居住 , 在一个单位上班 , 一所学校学习 , 时空轨迹是否有交集 , 从而实现传染病的早期发现和预警 。
【隐私|翼方健数罗震:隐私安全计算将筑牢数据和计算互联网】目前 , “XDP翼数坊”已在医疗健康、科研协作、大数据应用、敏感人群数据管理隐私保护、城市数字化转型等方面收获了许多应用成果 , 将进一步助力构建数据和计算互联网 。
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