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火热的隐私计算技术,是否能为SaaS服务智能升级提供新思路
“未来,所有的计算都将是隐私计算。”——“安全计算教母”宋晓冬隐私计算对未来中国新兴科技产业发展到底有多重要?在回答这个问题之前,我们先来看看隐私计算在香港的落地案例。香港科技园具有一个以隐私计算技术为核心的“AI验证平台”,现在已经成为多个香港政府机关和企业正在使用的公共SaaS服务。基于该平台可以在确保数据隐私安全受保护的前提下进行AI能力的验证。在一些招投标场景或是AI大赛中,想要遴选出更优秀的AI,通常的做法是要求各AI提供方描述算法原理,或者视频展示,而无法量化地验证各AI提供方技术上的优劣。通过AI验证平台,建立数据使用黑箱机制,数据经授权使用,通过智能算法进行计算,既保护AI模型IP,同时保护招标方或大赛数据方提供的数据隐私安全,能够让AI提供方使用更贴近真实场景的数据而非传统删减式的脱敏数据,对模型进行训练和测试,真正做到公平公正且有效的AI能力验证。该平台由国内隐私计算企业“翼方健数”负责承建。翼方健数首席科学家张霖涛介绍到,在香港的一个招标案例中,AI验证平台把真实数据与参与投标供应商的算法模型同时在平台中进行验证,招标方和供应商都只能看到最终的验证结果,同时又不能盗取原始数据或算法模型。由于使用了隐私计算,招标方才能够直接提供真实数据,而不是有可能导致最终结果可能会因此出现误差的虚拟或脱敏数据进行模型验证;而AI供应商也在隐私计算的支撑下,无所保留地拿出了自己的AI模型进行投标。在诸如翼方健数的隐私计算企业的支持下,越来越多的场景突破了原本的瓶颈,据了解,上述模式是翼方健数众多场景中的一个突破。数据一旦开始有机会通过隐私计算技术实现流动共享,无需分享原始数据就能释放数据的价值,就能实现数据持有方、数据需求方和数据服务方的多方共赢,推动行业和大数据领域的发展。
2022年5月30日