数据价值安全共享通用解——蚂蚁隐私计算框架“隐语”的探索实践 2022年2月26日

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2022年2月26日， WAIC2022上海人工智能开发者大会在上海临港顺利举办，大会重要组成之一「隐私计算Workshop」围绕“隐私计算赋能数据要素安全流通”这一主题展开，产学研用各届知名专家学者相聚，深入探讨隐私计算如何赋能数据要素安全流通。

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2021年被称为隐私计算元年，一方面政策法规与标准规范频频出台落地，给数据权责分明提出更高要求，使得隐私计算资源和市场需求激增；另一方面虽然众多厂商在金融、电信、医疗、政务等场景纷纷落地应用，但是距离真正成熟还有很长的路要走，隐私计算的技术和应用发展都还存在不确定性。
隐私计算技术厂商汲取着FL、MPC、TEE、HE、DP等等主流技术的养分深深扎根安全土壤，早已熟读了“互联互通”、“开放共建”的方法论，迫切需要的是可复用、可灵活变换的公式，让隐私计算更广泛地应用到AI ，数据分析等场景中。而上层的的业务需求方迫切需要的则是开箱即用的方案，是由繁杂的技术细节实现的具体功能。
何以解忧？唯有通用。 “通用是指对外的功能上要通用，能够支持从数据分析到建模、策略全流程的通用数据处理能力；同时隐私计算框架本身设计上要通用，能同时支撑包括MPC ， FL ， TEE等多种现有的隐私计算主流技术。 ”蚂蚁集团隐私计算总监王力在Workshop演讲中对这种隐私计算行业所需求的“通用”展开分析并分享了蚂蚁集团在这方面的实践经验。

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当前隐私计算被炒的火热，各种隐私计算技术百家争鸣，隐私计算应用场景百花齐放。但当前还处于业务、技术、监管三方相互博弈、相互促进的过程中，我们希望能通过一套开放统一的架构，汇聚多方的力量形成技术合力，来共同加速隐私计算技术的发展。
然而，如何在技术和应用的发展都还不确定性的情况下，设计一套相对确定的技术框架，是非常大的挑战。王力表示：“我们的思路是，在不确定中把握确定性的内容，基于这些确定原则，让隐私计算框架具备最大限度的包容和扩展能力，以应对未来隐私计算技术和应用的发展。 ”这些确定性的原则包括：
1.完备性：支持各种可能的技术，且可以灵活组装，以适应不同场景的需求，避免错失赛道；
2.透明性：构建统一的技术框架，底层技术迭代尽量做到对上层应用透明，避免从上到下推翻重来；
3.开放性：让不同专业背景的人都能便捷地参与到框架建设中，加速隐私计算技术的发展；
4.联通性：不同底层技术支撑的场景中的数据，也能够相互联通。

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基于此，蚂蚁以安全、开放为核心设计理念，自主研发了通用隐私计算框架“隐语” ，内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择，提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。其开箱即用的隐私保护数据分析及机器学习等功能，降低了隐私计算开发者和使用者的技术门槛，可让隐私计算更广泛地应用到AI、数据分析等场景中，解决隐私保护和数据孤岛等行业痛点。
良好的分层设计对“隐语”的功能和性能至关重要，其框架由下至上分为这样几层：