淘宝|蚂蚁发布隐语开放平台,隐私计算的使用门槛更低了

淘宝|蚂蚁发布隐语开放平台,隐私计算的使用门槛更低了

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淘宝|蚂蚁发布隐语开放平台,隐私计算的使用门槛更低了

9月3日 , 2022世界人工智能大会(WAIC)可信隐私计算高峰论坛上 , 蚂蚁集团发布可信隐私计算“隐语开放平台”(下简称隐语开放平台) 。 随着隐语开放平台面向全球用户开放 , 用户可无需调用和开发代码 , 直接使用产品功能 , 低成本地探索隐私计算应用场景 。
在大数据和人工智能引领下的大规模数据流转中 , 数据安全与用户隐私是数字化的基石 。 数据安全问题仍然十分严峻 , 特别是信息的恶意获取、篡改、伪造和乱用 , 大规模的数据泄漏时有发生 , 数据安全在全世界范围内被广泛关注 。
标志性的事件之一是2016年的“剑桥案” , Facebook被罚了50亿美金 。
原因回溯到2016年 , Facebook被指在未经用户许可的情况下 , 泄露出数百万Facebook用户数据 , 这些数据被受雇于特朗普的英国剑桥分析公司利用 , 以支持后者时年的总统竞选 。
这件事Facebook方面也显得冤枉 。 扎克伯格在丑闻爆发后表示 , 2014年之后Facebook就不再允许第三方获取数据 , 并且在美国大选前一年已经要求英国剑桥分析公司删除用户数据 , 对方也提交了删除证明 。
【淘宝|蚂蚁发布隐语开放平台,隐私计算的使用门槛更低了】问题在于数据是否真的被删除 , 这点很难确认 。 由于数据的流转是以明文形式发生 , 某种程度上当Facebook第一次将这些隐私信息分享出去 , 平台也就永久失去了数据的所有权 。 但另一方面 , 数据正在成为这个社会有机运行的血液 , 其高频流动和共享的局面不可颠覆 。
于是如何将数据的持有权和使用权区分开就变得非常重要 。 能够在数据流转间建造“黑箱”的隐私计算技术被认为是这道题的答案 。
蚂蚁集团副总裁、首席技术安全官韦韬在今年的世界人工智能大会(WAIC)上提到了“剑桥案”的例子 。 从2016年开始 , 蚂蚁集团着手针对隐私计算框架的研究 , 这一计算框架以“隐语”的面目在今年7月宣布开源 。
“隐语”支持包括多方安全计算 MPC、可信执行环境 TEE、联邦学习 FL、全同态加密 FHE、差分隐私 DP 等目前几乎所有主流的隐私计算技术 , 是蚂蚁集团历时6年自研的可信隐私计算技术框架 , 并已在蚂蚁内部业务及外部金融、医疗行业的智能风控、数字化运营等业务领域中落地应用 。
在此基础上 , 蚂蚁集团此次发布的隐语开放平台 , 进一步集成了蚂蚁集团在隐私计算领域的能力 , 同时也更降低了这个复杂技术的使用门槛 。
隐语开放平台将会支持当前所有的隐私计算主流技术 。 经过蚂蚁集团内部场景实战检验后 , 已达到高安全性、高易用性以及高可用性 , 实现小时级别部署耗时 , 支持十亿级别的密态样本数据求交集处理、千万级别数据模型训练 , 为业务的数据流通全生命周期提供保护 。
隐语开放平台的成熟性已在蚂蚁内部得到验证 , 并对外在医疗场景、保险理赔、风控领域得到验证 。 比如在数据类型最复杂的医疗健康领域 , 隐语与外部医疗大数据管理平台携手 , 为浙江建德某医院搭建了数据融合平台 , 提升医疗数据安全高效发挥价值 。
在易用性上 , 如果将隐语计算框架的开源与此次隐语开放平台做个比较 , 隐语计算框架的开源等同于一套代码框架的开源 , 旨在服务于开发者的二次开发;而隐语开放平台则可以让不会写代码的用户也能上手使用 。