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“联邦学习”“隐私计算”前沿技术守护数据要素流通

2022-09-16 浏览: 44692

中新網上海9月4日電 (浦帆)數字經濟時代,數據已經成為重要戰略資源和關鍵生產要素,成為數字經濟深化發展的核心引擎。激活數據要素潛能、釋放數據要素價值成為推動數字經濟發展的關鍵舉措,以技術與頂層機制建立健全數據要素市場,則是充分發揮數據價值的重要保障。⭕

近日,由世界人工智能大會組委會辦公室指導,粵港澳大灣區大數據研究院、開放群島開源社區、智能投研技術聯盟(ITL)、FATE開源社區聯合主辦的2022世界人工智能大會-數據要素流通技術前沿探索論壇(簡稱“論壇”)在上海世博中心順利召開。30余位學術界、產業界、科研及行研機構專家學者與行業領袖,圍繞數據要素市場基礎制度與技術、產業發展進行深度交流與探討。

值得一提♏的是,在數字經濟時代,人們越來越重視個人隱私權,政策法規也愈發嚴格,數據協作和隱私保護矛盾日益突出,隱私計算已然成為全球新興的一大產業,越來越多的隱私計算平臺加入開源的行列。隨著《數據安全法》、《關鍵信息基礎設施安全保護條例》、《個人信息保護法》等政策的陸續發布實施,安全行業界對信息安全與隱私數據的重視程度不斷升級。

在論壇上,香港科技大學教授⛎、智能網絡與系統實驗室主任、星云Clustar創始人陳凱說:“以算法與協議創新、算力硬件加速、網絡優化加速等軟硬件結合技術手段,在保障數據隱私安全與數據建模效果的前提下,提升計算效率,是未來數據要素流通基礎設施建設的重要路徑。”上海茶吧

隱私計算是指在保護數據本身不對外泄露的前提下實現數據分析計算的一類信息技術,包含了數據科學💞、密碼學🧔、人工智能等眾多技術體系的交叉融合。在隱私計算框架下,參與方的數據明文不出本地,在保護數據安全的同時,實現多方數據協同應用和聯合計算,解決了又要用數據又要保護數據的矛盾。

香港科技大學智能網絡與系統實驗室主任、教授 陳凱 FATE開源社區供圖而在隱私計算中,存在著一種重要的技術范式——聯邦學習,通常可以理解為兩個或以上的參與方共同參與,在保證數據方原始數據不出本地的前提下,協作構建并適用深度學習的模型的人工智能技術。ꦺ

聯邦學習自2016年首次由谷歌(Google)提出、2018年由微眾銀行引入國內并率先在 B端進行創新應用以來,逐漸成為一種解決合作中數據隱私與數據共享矛盾的新路徑,被大量應用于金融、安防、醫療🥂、在線推薦系統等領域。近年來聯邦學習技術得到了飛速的發展,其研究和應用的發展動向和趨勢備受關注💙。

然而,想要使數據要素流通更通暢、更安全,開源開放必不可少🌜。“我認為,開源是數據要素流通產業發展的一條重要‘中軸線’,建設并發展開源社區,讓更多角色參與數據流通技術生態。”中國人工智能學會(CAAI)榮譽副理事長📖、加拿大工程院院士、加拿大皇家科學院院士楊強表示:“目前,我們已經逐步完善了全球首個隱私計算和聯邦學習開源社區——FATE。”

據中國信通院數據顯示,55%的國內隱私計算產品是基于或參考了開源項目,其中以FATE開源項目為主。目前,社區已有4000多位個人工程師與開發者,以及800多家企業機構參與社區共建,已形成專業的治理架構,包括技術指導委員會和專業委員會等,并且有大量꧒♋꧋的主流參與者、貢獻者以及社區主要貢獻方。(完)

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【編輯:葉攀】