首届“星河杯”隐私计算大赛正式启动！

2022年12月28日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会指导，隐私计算联盟、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会联合主办的“2022可信隐私计算峰会”在京召开。会上，中国信通院云计算与大数据研究所高级业务主管袁博启动了首届“星河杯”隐私计算大赛。

组织机构

主办单位：

中国信息通信研究院

隐私计算联盟

协办单位：

中移动信息技术有限公司

联通数字科技有限公司

天翼电子商务有限公司

技术支持：

FATE开源社区

官方竞赛平台：

DataFountain

本届大赛包含技术赛道与创新应用赛道，参考实际业务中关注度较高的重点问题设置四道赛题，面向全球隐私计算技术爱好者、企事业单位研究人员、高校及研究机构的在校师生等开放报名及组队，希望能够通过竞技的方式，吸引优秀人才揭榜挂帅，激发隐私计算技术在产业界各领域、各场景的创新活力，深度引入社会各界创新应用方案，助力行业突破技术应用瓶颈。

赛道赛题

◆ 技术赛道

赛题1: 黑名单共享查询-多方安全计算

技术方向：多方安全计算（MPC）

赛题任务：要求参赛者基于多方安全计算技术实现多家企业黑名单数据的安全共享查询功能。任务请求方提交查询的客户ID或指定的查询规则，并获取到真实的查询结果。在查询过程中应保证：1.结果提供方不能获知具体的查询对象；2.任务请求方不能获知除查询结果外的任何其他信息。

赛题2: 诈骗电话识别-联邦学习

技术方向：联邦学习（FL）

赛题任务：要求参赛者基于纵向联邦学习的方式完成诈骗电话识别模型的训练与预测。将运营商的用户静默等级、交际圈稳定程度、运营商业务量变化情况等数据，与诈骗号码库进行联合建模，实现电信欺诈联合预测。计算过程中应对原始数据、计算结果以及计算过程中涉及的中间数据进行有效保护。

赛题3: 广告精准投放-可信执行环境

技术方向：可信执行环境（TEE）

赛题任务：要求参赛者基于可信执行环境实现多方纵向分布数据的广告精准投放联合建模与预测功能。功能应支持神经网络模型，任务发起阶段应包含对计算任务、数据等内容的一致性检验，计算过程中应借助可信执行环境各项能力，保证原始数据、计算中间状态以及计算结果的安全性。

◆ 创新应用赛道

赛题名称: 隐私计算创新应用

技术方向：隐私计算综合应用，不限定技术路线

赛题任务：参赛者需自主选取适配的应用场景及实现的技术手段，方案应支持联合统计分析、联合建模预测等功能。功能实现应支持不少于15家机构的数据联合计算，同时应满足全流程可信监管的要求。

大赛赛程

◆ 初赛阶段

◆ 决赛及颁奖典礼

注：以上赛程及时间安排根据实际情况有调整的可能，各赛题赛程不尽相同，以赛题页面为准。

奖金奖项

技术赛道、创新应用赛道的各个赛题均分为一、二、三等奖，详细如下：

注：各赛题奖金均为税前，由获奖选手自行承担相关税费；奖项设置以各赛题详情页面内容为准。

比赛过程中将举办各类赛中活动，积极参与即可获得对应奖励。大赛最新动态请关注【隐私计算联盟】【一碗数据汤】公众号。

参赛流程

大赛面向社会各界开放，不限年龄、国籍，高校、科研院所、企业从业人员均可登录大赛官方平台DataFountain官网报名参赛。

报名链接：

https://www.datafountain.cn/special/galaxycup2022

（复制至浏览器打开、戳左下角“阅读原文”或扫描下方二维码，均可立即上“赛”车！）

参赛报名过程中如有任何疑问，可进入各赛题交流群提问：

大赛开源框架支持

FATE（Federated AI Technology Enabler）联邦学习开源项目，是首个开源的联邦学习工业级框架，已在金融、医疗、零售等多个行业获得了广泛的应用。FATE项目使用多方安全计算(MPC)以及同态加密(HE)技术构建底层安全计算协议，以此支持不同种类的机器学习的安全计算，包括逻辑回归、树算法、深度学习（人工神经网络）和迁移学习等。FATE目前支持三种类型联邦学习算法：横向联邦学习、纵向联邦学习以及迁移学习。了解更多资料，请点击进入：

● GitHub：

https://github.com/FederatedAI/FATE

●学习文档：

https://fate.readthedocs.io/en/latest/zh/

●B站视频：

https://space.bilibili.com/457797601

欢迎更多行业应用方参与大赛合作

联系人：王老师  

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