【技术|瑞莱智慧为隐私计算加速落地破题】央广网上海9月21日消息 作为数字经济时代的关键要素 ， 数据资产的重要性被提升到前所未有的高度 。 但数据安全、数据孤岛等问题让释放数据价值掣肘颇多 ， 如何充分保证数据安全并提升数据融合能力已成为一项重要课题 。
9月17日 ， 第四届全球智博会期间 ， 瑞莱智慧带来了全新升级的隐私保护计算平台RealSecure 。 瑞莱智慧合伙人朱萌表示 ， 隐私计算正成为一项必备的技术基础 ， 此次发布的平台能够在确保数据隐私保护的前提下促进数据流通 ， 实现“数据不出库、模型多跑路” ， 以保护数据隐私和数据安全 ， 为人工智能等创新应用提供更好的数据环境 ， 更高效的挖掘数据价值 。
促进数据安全合规流通
数据通过流通共享与协同计算将更好地释放价值 ， 随着人工智能等新技术的发展 ， 数据本身的底层价值在快速井喷 。 但朱萌表示 ， 现有的数据流通模式面临三大困境 ， 一是数据权属的不可分割导致数据拥有方不愿共享 ， 二是针对数据安全的法律框架正全面构筑 ， 监管日渐趋严 ， 数据合规风险让企业机构不敢共享数据 ， 三是技术不成熟与协议不统一导致数据仍无法实现互通互联 ， 数据资产割裂、自成体系 。
海量数据散落在众多机构和信息系统中 ， 形成“信息孤岛”和“数据烟囱” ， 数据要素的经济社会价值无法得到充分发挥 。 同时在强监管和行业规范的要求下 ， 数据的价值和安全性陷入二元对立的状态 。 在此背景下 ， 隐私保护计算为实现数据安全合规的互通互联提供了技术最优解 。
瑞莱智慧发布的RealSecure平台就是一款基于安全多方计算、联邦学习、可信执行环境等技术打造的数据安全共享基础设施 ， 通过将计算环节移动到数据端 ， 实现“数据可用不可见” 。 朱萌介绍道 ， “数据不出库 ， 模型多跑路”是该平台的核心功能 ， 在数据不出本地、无中间方作为协调者的前提下 ， 完成多方参与的模型训练并获得可投入生产的模型 ， 既保障数据隐私安全 ， 又以AI的方式驱动整个数据处理闭环 。
隐私计算加速落地的最优路径
隐私计算作为近年来的热门赛道 ， 各类玩家纷纷入局 。 但从效果来看 ， 隐私计算市场仍处于早期阶段 ， 规模化的商业落地面临挑战 。 朱萌分析道 ， 隐私计算不同于传统机器学习 ， 是分布式与可信芯片、密码学、人工智能三个领域的结合 ， 在投入商用的过程涉及技术适配的工作 。 具体来说 ， 大部分隐私计算的技术栈在遇到不同算法时 ， 需要堆人力对算法进行一对一的剖析和改写 ， 来将其联邦改造或“隐私计算化” ， 这就导致这项工作成为一项劳动密集型工作 ， 投入与代价之大 。
推荐阅读
- 技术|“2”类医械有重大进展：神经介入产品井喷、基因测序弯道超车
- 四平|智慧城市“奥斯卡”揭晓！祝贺柯桥客户荣获2021世界智慧城市治理大奖
- 选型|数据架构选型必读：2021上半年数据库产品技术解析
- 技术|使用云原生应用和开源技术的创新攻略
- 数据|数智安防时代 东芝硬盘助力智慧安防新赛道
- 技术|聚光科技旗下临床质谱仪获批医疗器械注册证
- Apple|苹果高管解读AirPods 3代技术细节 暗示蓝牙带宽可能成为瓶颈
- 山西|移动5G+智慧成果亮相山西数字化转型大会
- MateBook|深度解析：华为MateBook X Pro 2022的七大独家创新技术
- AirPods|苹果谈论AirPods 3：最大榨取蓝牙技术，希望获得“更多带宽”