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

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【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。
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。

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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。
在隐语开放平台上，用户可选择直接使用产品功能的“白屏”模式，也可自主选择调用代码，灵活组装功能的“黑屏”模式。隐语框架与隐语开放平台，前者可理解为灵活组合的代码“素材包” ，后者则提供了打包好的“拎包入住”式服务。