業(yè)內(nèi)首款編譯器級產(chǎn)品，瑞萊智慧為隱私計算加速落地破題

作為數(shù)字經(jīng)濟時代的關鍵要素，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重要性被提升到前所未有的高度。但數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)孤島等問題讓釋放數(shù)據(jù)價值掣肘頗多，如何充分保證數(shù)據(jù)安全并提升數(shù)據(jù)融合能力已成為一項重要課題。

9月17日，第四屆全球智博會期間，瑞萊智慧帶發(fā)布了全新升級的隱私保護計算平臺RealSecure。瑞萊智慧合伙人朱萌表示，隱私計算正成為一項必備的技術基礎，此次發(fā)布的平臺能夠在確保數(shù)據(jù)隱私保護的前提下促進數(shù)據(jù)流通，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)不出庫、模型多跑路”，以保護數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)安全，為人工智能等創(chuàng)新應用提供更好的數(shù)據(jù)環(huán)境，更高效的挖掘數(shù)據(jù)價值。

一、促進數(shù)據(jù)安全合規(guī)流通

數(shù)據(jù)通過流通共享與協(xié)同計算將更好地釋放價值，隨著人工智能等新技術的發(fā)展，數(shù)據(jù)本身的底層價值在快速井噴。但朱萌表示，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)流通模式面臨三大困境，一是數(shù)據(jù)權屬的不可分割導致數(shù)據(jù)擁有方不愿共享，二是針對數(shù)據(jù)安全的法律框架正全面構筑，監(jiān)管日漸趨嚴，數(shù)據(jù)合規(guī)風險讓企業(yè)機構不敢共享數(shù)據(jù)，三是技術不成熟與協(xié)議不統(tǒng)一導致數(shù)據(jù)仍無法實現(xiàn)互通互聯(lián)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)割裂、自成體系。

海量數(shù)據(jù)散落在眾多機構和信息系統(tǒng)中，形成“信息孤島”和“數(shù)據(jù)煙囪”，數(shù)據(jù)要素的經(jīng)濟社會價值無法得到充分發(fā)揮。同時在強監(jiān)管和行業(yè)規(guī)范的要求下，數(shù)據(jù)的價值和安全性陷入二元對立的狀態(tài)。在此背景下，隱私保護計算為實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全合規(guī)的互通互聯(lián)提供了技術最優(yōu)解。

瑞萊智慧發(fā)布的RealSecure平臺就是一款基于安全多方計算、聯(lián)邦學習、可信執(zhí)行環(huán)境等技術打造的數(shù)據(jù)安全共享基礎設施，通過將計算環(huán)節(jié)移動到數(shù)據(jù)端，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”。朱萌介紹道，“數(shù)據(jù)不出庫，模型多跑路”是該平臺的核心功能，在數(shù)據(jù)不出本地、無中間方作為協(xié)調(diào)者的前提下，完成多方參與的模型訓練并獲得可投入生產(chǎn)的模型，既保障數(shù)據(jù)隱私安全，又以AI的方式驅動整個數(shù)據(jù)處理閉環(huán)。

二、隱私計算加速落地的最優(yōu)路徑

隱私計算作為近年來的熱門賽道，各類玩家紛紛入局。但從效果來看，隱私計算市場仍處于早期階段，規(guī)?；纳虡I(yè)落地面臨挑戰(zhàn)。朱萌分析道，隱私計算不同于傳統(tǒng)機器學習，是分布式與可信芯片、密碼學、人工智能三個領域的結合，在投入商用的過程涉及技術適配的工作。具體來說，大部分隱私計算的技術棧在遇到不同算法時，需要堆人力對算法進行一對一的剖析和改寫，來將其聯(lián)邦改造或“隱私計算化”，這就導致這項工作成為一項勞動密集型工作，投入與代價之大。

針對這一痛點，瑞萊智慧的RealSecure平臺通過自研的隱私保護AI編譯器架構實現(xiàn)與傳統(tǒng)算法的自動編譯和一鍵適配。通過將隱私保護計算算法公式表達向更細顆粒度解構，解構成“算子”，基于算子的靈活組合來自動將普通機器學習算法程序轉換為分布式的隱私安全程序，擺脫重復改寫的繁瑣工作，實現(xiàn)機器學習生態(tài)與隱私保護計算生態(tài)的相統(tǒng)一。

“傳統(tǒng)的做法可理解為‘雕版印刷’，RealSecure平臺實現(xiàn)的是‘活字印刷’，兼容主流機器學習算法，無需改寫，只要調(diào)用函數(shù)，在編譯器里重新編譯一遍就可以。”朱萌解釋道，“可以讓數(shù)據(jù)科學家以最熟悉的方式使用隱私計算，大幅提升易用性，這也是加速隱私計算落地的最優(yōu)路徑。”

三、破解安全與性能的二元對立

安全和性能，是衡量隱私計算的核心指標，但這兩者之間，卻呈此消彼長的負相關關系。朱萌表示，由于肩負著保護隱私數(shù)據(jù)安全的重要功能，安全性是隱私計算最為核心的要素，也是前提條件，枉顧安全的性能追求是無本之木、無源之水。

隱私計算的安全問題在于兩點，一是技術本身的安全可論證，由于密碼學上的證明安全與實際安全并不相等，尤其是一些多方隱私計算協(xié)議被應用在不符合其安全假設的場景中，存在安全漏洞；二是算法層面的安全攻防，由于隱私計算的計算是密文數(shù)據(jù)，計算方無法看到用戶輸出什么數(shù)據(jù)，可能會存在“數(shù)據(jù)投毒”的風險。

因此，瑞萊智慧在安全性上大力布局，構建了嚴謹且可論證的“事前”“事中”“事后”安全體系，提供“協(xié)議模型及安全性假設、技術實現(xiàn)原理、數(shù)據(jù)抓包監(jiān)測、運算日志打印審計”全方位的安全評估驗證，同時基于業(yè)內(nèi)獨創(chuàng)的隱私計算安全攻防理念，內(nèi)嵌各類安全防護鞏固功能以抵御惡意攻擊。

在安全的基礎上，性能是衡量產(chǎn)品價值的關鍵。通過編譯器驅動高效加密算法的優(yōu)化，瑞萊智慧在隱私計算的性能上實現(xiàn)量級式飛躍，領先業(yè)內(nèi)平均水平數(shù)十倍，隱私保護下完成全流程建模，總耗時實現(xiàn)從日級別縮短到小時級別，兼具極致安全與效能。

四、立足場景閉環(huán)數(shù)據(jù)價值

隨著市場日趨成熟，應用側對隱私計算的關注焦點，已從單點能力轉移到了對綜合能力要求更高的場景落地層。因此，瑞萊智慧打造了“平臺+數(shù)據(jù)+場景”的一站式隱私計算解決方案，推動隱私計算從功能論證階段邁向業(yè)務落地閉環(huán)。

在數(shù)據(jù)生態(tài)方面，瑞萊智慧引入運營商、支付等數(shù)十種外部數(shù)據(jù)源，為企業(yè)風險決策及管理提供更豐富全面的數(shù)據(jù)支持。同時立足應用場景，憑借積累沉淀的模型能力，實現(xiàn)對金融、政務等不同業(yè)務場景的快速賦能。

金融領域，瑞萊智慧為某股份制銀行提供的反欺詐案例，在多家銀行之間不分享明文數(shù)據(jù)和匿蹤查詢的前提下，各行利用自有數(shù)據(jù)積累實現(xiàn)了“黑名單共享+橫向聯(lián)邦學習”的金融聯(lián)盟風控反欺詐模式。從效果上看，該方案幫助銀行安全合規(guī)地引入客戶的支付行為、設備信息、社交習慣等數(shù)據(jù)，大幅提升了反欺詐模型的準確性和效率。政務領域，瑞萊智慧則助力政府加強數(shù)據(jù)開放能力、新型數(shù)據(jù)交易所的建設。

朱萌表示，隱私計算的終極價值是是解決各個數(shù)據(jù)應用場景中的業(yè)務問題，其本質是應用人工智能挖掘數(shù)據(jù)洞察，服務智能化轉型。所以隱私計算需在場景需求尤其人工智能需求的牽引下，在實現(xiàn)跨業(yè)、跨域數(shù)據(jù)融合的同時深度挖掘，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的閉環(huán)。

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