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國內大廠紛紛入局 究竟什么是隱私計算?

2023-03-31 09:24:26來源:TechWeb

大約從2018年開始,BAT等國內大廠,成熟的大數據公司,甚至初創科技獨角獸,都在陸續布局隱私計算。

有媒體統計,2021年7月至10月,僅四個月時間內,隱私計算賽道就拿到10億融資。2021年也被認為隱私計算進入商業落地的元年。

尤其是數字經濟發展駛入“快車道”,《數據安全法》《個人信息保護法》等的出臺,數據安全被重點監管,又為隱私計算加了一把火。

中國信息通信研究院發布的《隱私計算白皮書(2022年)》顯示,預計到2025年中國隱私計算市場規模將達到百億元人民幣。

那么,究竟什么是隱私計算?

“我要從南到北,我還要從東到西,我要人們都看到我,但不知道我是誰。”一名浙江大學隱私計算方向研二的學生化用崔健《假行僧》的歌詞,如此形容他眼中的隱私計算。

而在螞蟻集團隱私計算研發工程師宋少威看來,“隱私計算是一杯冰美式,咖啡涼了,冰不曾存在。”“隱私計算并沒有那么高大上,寫代碼、找BUG、修BUG才是日常。”

好像看懂了,又好像沒有。事實上,隱私計算并不是單一的學科,而是一套復雜的技術體系,包含了硬件、密碼學、分布式機器學習等多種底層技術。具體是指在處理視頻、圖像、文字、數值、泛在網絡行為性信息流等信息時,對所涉及的隱私信息進行描述、度量、評價和融合等操作,形成一套符號化、公式化且具有量化評價標準的隱私計算理論、算法及應用技術,支持多系統融合的隱私信息保護 。

隱私計算的核心價值是能夠實現“數據可用不可見”、“數據不動模型動”。比如,現在電信詐騙、網絡賭博高發,急需建立一個反詐平臺,這就必須要有政府數據、互聯網數據、銀行數據,如果他們誰都不愿也不敢把自家的數據拿出來,這時候隱私計算就發揮作用了。它可以在保障原始數據不出庫的情況下,通過隱私計算,安全輸出計算結果。

在現實生活中,隱私計算已經無處不在,一頓早餐支付、一次保險理賠,都有它的身影。說到底,隱私計算是保護數據安全的。對于普通人而言,隨著隱私計算應用的不斷拓展,個人信息也會得到更有效的保護。

國內大廠紛紛入局

隨著數字經濟駛入快車道,信息保護、數據安全越來越頻繁地被提及,這也加快了科技企業在隱私計算領域的布局。近年來,阿里、騰訊、百度、螞蟻集團、微眾銀行等大廠均已入局。

當前隱私計算在全球范圍內都處于攻堅階段,行業正在通過開源開放的方式,降低技術門檻,加速技術普及。據了解,隱私計算國內外開源項目已達40多種。

2019年初,微眾銀行開源了全球首個工業級聯邦學習框架FATE(Federated AI Technology Enabler),并于同年6月捐獻給Linux基金會,成立FATE TSC對FATE社區進行開源治理,成員包含國內主要云計算和金融服務企業。

隨后,百度先后推出了通用安全計算架構MesaTEE和開源聯邦學習框架PaddleFL。MesaTEE采用了百度安全實驗室提出的混合內存安全技術、機密計算技術和可信計算技術,并構建了FaaS通用計算架構。而PaddleFL則基于飛槳開源框架,為聯邦學習研究人員提供了基礎編程框架,并封裝了公開的聯邦學習數據集。

2022年7月,螞蟻集團也宣布面向全球開發者正式開源可信隱私計算框架“隱語”,覆蓋了幾乎所有主流隱私計算技術路線。2023年3月,“隱語”宣布產品升級,并開源了SCQL功能。SCQL提供的簡單易上手的BI分析可幫助中小機構快速解決急迫的長尾數據安全分析需求,在工業界首次實現了隱私數據從Al分析到BI分析,是隱語走向易用的重要一步。

“由于中小機構的數字化水平處于初期,數據量屬于小樣本階段,Al機器學習的方式不必要也不具性價比,而以SQL語言為主要手段的BI分析是最具可行性的方案”,隱語開源框架負責人、螞蟻集團隱私智能計算部總經理王磊表示。對于大規模數據場景來說,BI數據分析也是不可或缺的重要分析手段。“從大數據到小數據,SCQL都能滿足密態數據安全分析的需求”,王磊強調。

值得一提的是,雖然眾多大廠都已入局隱私計算,但從行業發展成熟度來看,國內隱私計算市場才剛啟動。

應用層面還不夠深入

對于隱私計算的發展前景,螞蟻集團副總裁兼首席技術安全官韋韜表現得很樂觀。他堅定地看好這個賽道,還對正在該領域實習的學生說,“隱私計算未來市場幾百億,是非常好的就業方向。”同時,韋韜也強調,雖然隱私計算市場在快速發展,但在應用層面還不夠深入。

據了解,隱私計算目前在金融、醫療、政務、智能汽車、營銷、工業和電信等具備大量數據基礎的領域擁有較多應用,業務場景不斷出現。其中,在金融領域,金融風控和獲客是國內隱私計算最主要的落地場景。

國泰君安證券報告指出,隨著智能汽車行業的快速發展,智能汽車有望成為繼金融、醫療和政務之后的另一大重點領域。據統計,過去5年智能汽車被黑客攻擊的次數增長了20倍。一輛汽車每天至少收集10TB的數據,一旦隱私泄露,對人身安全和國家安全都可造成不可估量的后果。

結合多年的從業體會,王磊在談及隱私計算時表示,做隱私計算要沉得住氣,做成一個產品三五年起。但不管隱私計算有多晦澀,技術有多復雜,投入成本有多高,它一定是這個時代最需要的技術之一。

和許多其他TO B賽道一樣,隱私計算這個賽道也需要不斷積累,需要入局者做好長跑的準備。

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