0
| 本文作者： 李雨晨 | 2021-07-31 12:15 |
滴滴在美“低調(diào)”上市之后，國家網(wǎng)信辦的安全審查接踵而至，數(shù)據(jù)主權(quán)和安全的決心不言而喻。長久以來，互聯(lián)網(wǎng)平臺和用戶之間似乎達成某種共識：享受免費服務(wù)，就應(yīng)該提供數(shù)據(jù)。而這種共識，也帶來信息泄露的風(fēng)險。
去年，關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護的監(jiān)管進程像被按下了快進鍵。多項法案陸續(xù)出臺，要求企業(yè)在數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中使用脫敏、加密等技術(shù)提高安全級。
然而，有人擔心“嚴令”會對企業(yè)經(jīng)營產(chǎn)生不可逆的影響。工信部電子五所高級工程師、區(qū)塊鏈創(chuàng)新團隊負責人相里朋表示，“數(shù)據(jù)的核心價值是流通，只有在流通的情況下，數(shù)據(jù)價值才會被放大?！?/p>
這種情況下，如何實現(xiàn)只輸出數(shù)據(jù)結(jié)果而不輸出數(shù)據(jù)本身？拋開企業(yè)的“自我道德約束”，隱私計算成為一個技術(shù)“更優(yōu)解”，相關(guān)概念的產(chǎn)品呈現(xiàn)爆發(fā)式的增長態(tài)勢。
與此同時，7月13日，Gartner發(fā)布了隱私計算的技術(shù)成熟度曲線-2021版本, 而今年加入"技術(shù)成熟度曲線"的是聯(lián)邦學(xué)習(xí)和主權(quán)云。
Gartner指出，到2024年，隱私驅(qū)動的數(shù)據(jù)保護和合規(guī)技術(shù)支出將在全球突破150億美元以上。本文將會圍繞隱私計算江湖的演變，探討人工智能時代下的數(shù)據(jù)之道。
去年，Gartner發(fā)布2021年需要深挖的9項重要戰(zhàn)略科技趨勢，其中隱私增強計算成為企業(yè)機構(gòu)需要深挖的9項重要戰(zhàn)略科技趨勢之一。
但是，隱私計算并不是一個“新鮮事物”，其歷史最早可以追溯到1979年的秘密分享，當時由Shamir和Blakley提出。1982年和1986年，國內(nèi)姚期智院士提出了安全多方計算和混淆電路。
進入21世紀，圍繞隱私計算的理論幾乎是以每三年為一個周期進行更新。
因此，隱私計算其實是一堆“數(shù)據(jù)可用不可見”的技術(shù)集合。 在騰訊發(fā)表的《隱私計算白皮書2021》中，給隱私計算下了一個定義：
隱私計算（Privacy Computing）是一種由兩個或多個參與方聯(lián)合計算的技術(shù)和系統(tǒng)，參與方在不泄露各自數(shù)據(jù)的前提下通過協(xié)作對他們的數(shù)據(jù)進行聯(lián)合機器學(xué)習(xí)和聯(lián)合分析。
從技術(shù)機制來看，隱私計算主要分為三大技術(shù)路線，即安全多方計算（密碼學(xué)）、聯(lián)邦學(xué)習(xí)及可信計算環(huán)境。
行業(yè)里，有人喜歡將隱私計算以“江湖門派”的形式進行分類，便于理解：
安全多方計算（MPC）是少林派，歷史悠久，功力深厚，最早可以追溯到上世紀80年代，有秘密共享、傳輸混淆電路等一些非常強大的獨門武器。
華山派，可信計算環(huán)境（TEE）。通過硬件技術(shù)來對數(shù)據(jù)進行隔離保護，以Intel等廠商為代表，國內(nèi)包括螞蟻金服、翼方健數(shù)等公司將之集成到自己的隱私計算平臺。
聯(lián)邦學(xué)習(xí)是隱私計算的后起之秀，就像武當派張三豐師出少林一樣，聯(lián)邦學(xué)習(xí)結(jié)合密碼學(xué)和分布式計算，實現(xiàn)了多方協(xié)作的機器學(xué)習(xí)，在人工智能領(lǐng)域開辟了新天地。
除此之外，還有像盲簽名、隱私信息檢索、零知識證明等這些相對更小的密碼學(xué)協(xié)議分支，同樣非常有用，好比泰山派、峨眉派，它們共同組成了豐富多彩的隱私計算江湖。
盡管流派眾多，但是隱私計算真正成為“現(xiàn)象級”話題，還是在近幾年。
隱私計算的發(fā)展驅(qū)動力，很大一部分來自外部的監(jiān)管環(huán)境（因為2018年3月的數(shù)據(jù)濫用丑聞，F(xiàn)acebook 被罰了50億美元）。各國政府越發(fā)趨嚴的監(jiān)管力度，從某種程度推動了隱私計算的市場擴張。
而在大數(shù)據(jù)、人工智能越發(fā)深入行業(yè)的時代大背景下，如何在滿足數(shù)據(jù)隱私、安全和監(jiān)管的前提下，設(shè)計一個機器學(xué)習(xí)框架，讓人工智能更高效、更準確的共同使用各方數(shù)據(jù)成為了研究的核心，聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)運而生。
同盾科技人工智能研究院院長李曉林教授就坦言，“TEE和MPC天然地、不是特別適合目前AI的場景需求。而聯(lián)邦學(xué)習(xí)天然適合分布式學(xué)習(xí)，因此優(yōu)勢比較大?！?/p>
（推薦閱讀：《同盾AI研究院深度學(xué)習(xí)首席專家李宏宇：解構(gòu)知識聯(lián)邦，開創(chuàng)數(shù)據(jù)“可用不可見”新局面》）
微眾銀行首席AI官楊強教授舉例說到，MPC一直保留在學(xué)術(shù)界，它的理論很美，設(shè)想確實是從根本解決問題，但是它能解決的是比較底層的精確計算和數(shù)據(jù)庫查詢。一旦涉及到模型層面，使用MPC的速度相比不用最少要慢上一萬倍。
這是因為，TEE和MPC都是面向通用計算模式，但聯(lián)邦學(xué)習(xí)是專門針對機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練這個場景設(shè)計優(yōu)化。機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練分布式化后天然具備隱私保護的特點，可以比較容易地做到“原始數(shù)據(jù)不動，模型動”。
但是，楊強教授也補充道，機器學(xué)習(xí)本身是復(fù)雜模型的近似計算，雖然聯(lián)邦學(xué)習(xí)已經(jīng)進入非常實用的階段。但是，也要明確和其他方法的區(qū)別——它是用來做近似計算。
“對于隱私計算行業(yè)，我們期待有一個囊括全盤的載體，可以理解為App Store，大家可以根據(jù)不同的需求去選擇用TEE/MPC/聯(lián)邦學(xué)習(xí)，或者是三種方法的混合?！?/p>
2018年，在楊強教授擔任首席AI官的情況下，微眾銀行正式開展了聯(lián)邦學(xué)習(xí)研究，內(nèi)部投入百余人。到了2020年，微眾AI團隊透露已申請100+項相關(guān)專利，牽頭推進IEEE聯(lián)邦學(xué)習(xí)國際標準與聯(lián)邦學(xué)習(xí)國家標準制定。
（推薦閱讀：《微眾銀行首席AI官楊強：萬字圖文詳談聯(lián)邦學(xué)習(xí)最前沿》）
此后，各大廠商也積極布局聯(lián)邦學(xué)習(xí)，如平安的聯(lián)邦智能、螞蟻金服的共享智能、同盾科技與知識聯(lián)邦、京東數(shù)科與異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)、百度與聯(lián)邦深度學(xué)習(xí)PaddleFL。
此外，面向金融行業(yè)的富數(shù)科技、星云Clustar，面向醫(yī)療行業(yè)的醫(yī)渡云、翼方健數(shù)等廠商的進入，讓聯(lián)邦學(xué)習(xí)成為當下隱私計算最重要的分支。
從去年以來，隱私計算的勢頭大火。
星云Clustar副總裁許振主管星云隱私計算技術(shù)的場景落地。他向雷鋒網(wǎng)表示，今年以來，一些銀行隱私計算技術(shù)底座的一期項目投入多則可以達到數(shù)百萬。
與之對應(yīng)的，2019年到2020年初時，隱私計算賽道只有幾家競爭者?！斑@本來是很小眾的市場，但今年入局的廠商已飆升到上百家?！?/p>
當下來看，隱私計算的發(fā)展已漸入佳境，但是，一個行業(yè)的“拓荒時代”勢必會帶來一些新的命題。對于隱私計算而言，缺乏統(tǒng)一的標準，各平臺的技術(shù)實現(xiàn)也不相同，不同技術(shù)平臺所托管的數(shù)據(jù)在實際應(yīng)用中無法跨平臺交互，“數(shù)據(jù)孤島”問題逐漸演化成了“平臺孤島”。
面對這個頗有些“難解”的問題，平安蜂巢平臺負責人王健宗博士認為，當前亟需制定聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺相關(guān)標準，建立隱私計算的框架規(guī)范，對聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺的參與角色、網(wǎng)絡(luò)模型、認證要求、管控要求、計算要求等進行約定。
“我們愿意聯(lián)合其他平臺與技術(shù)方共同定義行業(yè)的標準化接口，推出隱私計算的計算協(xié)議、建模協(xié)議、傳輸協(xié)議，促進各個隱私計算平臺間真正互聯(lián)互通?！?/p>
與此同時，希望更多研究機構(gòu)與企業(yè)加入隱私計算前沿技術(shù)的研發(fā)中心，例如，如何利用同態(tài)加密進行比較計算，以及如何兼容其它加密算法等實際問題。
（推薦閱讀：《平安科技副總工程師王健宗：聯(lián)邦智能的突圍與應(yīng)用之道》）
富數(shù)科技合伙人、解決方案總監(jiān)黃奉孝也表示，互聯(lián)互通是國內(nèi)隱私計算發(fā)展必然會面對的挑戰(zhàn)，異構(gòu)平臺在技術(shù)互通協(xié)議棧的統(tǒng)一是能不能互通的關(guān)鍵。但是，廠商各自的商業(yè)考量也許是阻礙異構(gòu)平臺之間互聯(lián)互通的根結(jié)。
“我很喜歡舉在線會議軟件的例子，會出現(xiàn)只安裝騰訊會議就可以和釘釘、zoom同臺聊天的那一天嗎？我不知道?！?/p>
事實上，為了更好地制定和驗證聯(lián)邦學(xué)習(xí)行業(yè)標準，富數(shù)科技已經(jīng)和微眾銀行等機構(gòu)在北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的指導(dǎo)下進行分階段的實踐。
黃奉孝認為，異構(gòu)平臺的統(tǒng)一互聯(lián)互通協(xié)議需要更多的廠商來參與，特別是對軟件內(nèi)核具有自主可控能力的廠商。另外，作為標準制定單位需要加快推進落實，具體的協(xié)議可以考慮從數(shù)據(jù)資源、從算法協(xié)議等等維度，循序漸進。
（推薦閱讀：《富數(shù)科技安全計算首席專家卞陽：隱私計算江湖與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的「上帝視角」》）
醫(yī)渡云的首席架構(gòu)師蔣錦鵬也表示，解決平臺孤島的問題，首先技術(shù)標準要先行。從2018年開始，國家大數(shù)據(jù)技術(shù)標準推進委員會TC-601在牽頭相關(guān)單位共同編寫隱私計算互聯(lián)互通標準，醫(yī)渡云也參與其中。
今年3月，北京市政府主導(dǎo)成立了北京國際大數(shù)據(jù)交易所，將采用隱私計算、區(qū)塊鏈等技術(shù)作為數(shù)據(jù)流通的底層技術(shù)保障。
此外，人民銀行主導(dǎo)了《聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)金融應(yīng)用規(guī)范-技術(shù)要求》、《聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)金融應(yīng)用規(guī)范-互聯(lián)互通》、《聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)白皮書》、《多方安全計算金融應(yīng)用現(xiàn)狀及實施指引》、《金融行業(yè)隱私計算技術(shù)與應(yīng)用研究》等行業(yè)標準的起草和編寫。
這些對于隱私計算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)來說，至關(guān)重要。
除了國家政策的頂層設(shè)計之外，行業(yè)的生態(tài)仍然需要各家廠商積極搭建。
下游業(yè)主，也就是數(shù)據(jù)使用方使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)的唯一目的就是進行數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)合規(guī)。技術(shù)平臺隱私化后，上游數(shù)據(jù)進來后涉及到一個對接的問題。因此，在星云Clustar副總裁許振看來，這個過程是一個“市場占有率”說話的問題，誰的技術(shù)占有率更高、互聯(lián)互通能力更高，誰將擁有更多的話語權(quán)。
“我們可以看到，F(xiàn)ATE的占有率比較高，閉源軟件的占有率較低，推進起來也比較麻煩。而且，從甲方的反饋來看，對FATE的認可也是相當高的?！?/p>
許振所說的FATE是指微眾銀行在2019年推出的工業(yè)級開源框架。
FATE整體架構(gòu)
楊強教授曾表示，“聯(lián)邦學(xué)習(xí)像一個操作系統(tǒng)，你自己玩是不行的，它的特點是多方合作，只有多方都認可，才有機會做起來?！?/p>
并且，楊強教授也表明了微眾聯(lián)邦學(xué)習(xí)開源的邏輯：既然是多方協(xié)作的框架，那么就必須說明它的安全性與保密性，并且各方都能快速對其進行驗證，這是閉源軟件辦不到的。
為了連接不同組織機構(gòu)間的數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)得到更大的應(yīng)用價值，2019年2月，微眾銀行AI部門開源了聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架FATE，這是首個開源的聯(lián)邦學(xué)習(xí)工業(yè)級框架，并于2019年6月捐獻給Linux基金會，同時成立FATE TSC對FATE社區(qū)進行開源治理。
目前，F(xiàn)ATE開源社區(qū)已匯聚了800多家企業(yè)、300多所高校等科研機構(gòu)的開發(fā)者，是國內(nèi)最大的聯(lián)邦學(xué)習(xí)開源社區(qū)。
當然，除了FATE以外，目前還有谷歌開源的TensorFlow Federated，和百度開源的PaddleFL。
（推薦閱讀：《百度「聯(lián)邦學(xué)習(xí)」戰(zhàn)略全布局丨萬字長文》）
在雷鋒網(wǎng)與一些開發(fā)者的調(diào)研中，能夠明顯感受到FATE目前的領(lǐng)先身位。
融數(shù)聯(lián)智的開源架構(gòu)總監(jiān)花京華表示，目前用FATE較多，算法組件在功能層面覆蓋大部分場景，擴展性也很好，業(yè)界認可度高，不過在性能上和資源占用上還可以進行更多優(yōu)化。相比之下，PaddleFL框架比較重，要跑起來更困難。
花京華的開源架構(gòu)團隊主要是縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景，Tensorflow Federated用的不多，更多是參考和學(xué)習(xí)。他表示，目前也在準備用Rosetta來實現(xiàn)MPC方案的聯(lián)邦學(xué)習(xí)，這個框架非常輕量，易用性高。
在花京華看來，自己對聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架最核心的訴求有三點：一、穩(wěn)定（框架設(shè)計穩(wěn)定、算法性能和工程性能穩(wěn)定）；二、靈活易用，能在較少配置情況下很快在本機將demo跑起來，另外可以較好的擴展并與其他框架兼容；三，算法豐富度。
上海電信理想的李學(xué)軍沒有使用過谷歌開源的TensorFlow Federated，和百度開源的PaddleFL，他對FATE框架的最大訴求就是進一步提升性能。
此外，有一些較為常見的測試FATE有相關(guān)的整理文檔，但使用者對此了解較少。這也是未來FATE需要進一步提升的點。
當然，開源的聯(lián)邦學(xué)習(xí)不會“一勞永逸”。
首先，創(chuàng)新工場南京人工智能研究院執(zhí)行院長馮霽曾向雷鋒網(wǎng)表示，在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式場景下，安全的問題更加需要研究，因為攻擊者攻擊的可能更多。
“比如攻擊者所了解的先驗知識會更多，要么是知道某一方的數(shù)據(jù)，要么知道某一方的模型。不需要知道所有方的數(shù)據(jù)和模型，攻擊者就能做出攻擊。
他補充到，“安全防御，是一件非常困難的事情。做一個壞人很容易，做好人卻很難?！?/p>
（推薦閱讀：《創(chuàng)新工場南京人工智能研究院執(zhí)行院長馮霽：聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的安全問題》）
其次，由于分布式參與節(jié)點計算能力不一致、網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài)不穩(wěn)定、數(shù)據(jù)通信非獨立分布等因素，通信效率將成為聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用的瓶頸之一。
這些是聯(lián)邦學(xué)習(xí)這個生態(tài)里面，每一個建設(shè)者都難以回避的問題。
不過，亞當·斯密曾經(jīng)在《國富論》的開頭強調(diào)過，分工是促進勞動生產(chǎn)率提高的最重要動力。作為一種協(xié)作形式，“開源”顯然為斯密的這一論斷提供了最好的證據(jù)，也是生態(tài)構(gòu)建的一條必經(jīng)之路。
一個客觀事實是，以聯(lián)邦學(xué)習(xí)為代表的隱私計算在金融領(lǐng)域的應(yīng)用更為迅速。
原因在于，金融行業(yè)是數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，但同時，金融行業(yè)數(shù)據(jù)也需要其他行業(yè)數(shù)據(jù)，例如互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)，來補充完善自身的客戶數(shù)據(jù)畫像。
其次，金融行業(yè)的數(shù)字化程度較高，硬件基礎(chǔ)設(shè)施能力強。可以通過利用GPU等計算芯片提高算力，同時結(jié)合5G技術(shù)、邊緣計算來加速各節(jié)點的通信效率。
通過結(jié)合金融行業(yè)的硬件資源優(yōu)勢與算子層的優(yōu)化，由平安集團聯(lián)營公司金融壹賬通與旗下平安科技聯(lián)合研發(fā)的蜂巢平臺達到了提速50%的效果，同時在反洗錢等場景，平安的蜂巢平臺落地了自研的聯(lián)邦圖算法。“相對于其他仍依賴于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲的行業(yè)，在金融行業(yè)首先應(yīng)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)是較好的選擇?！?/p>
目前，金融壹賬通實現(xiàn)了聯(lián)邦學(xué)習(xí)在一些場景的落地使用，包括構(gòu)建金融行業(yè)聯(lián)邦圖，應(yīng)用于多方聯(lián)合反洗錢與融資擔保關(guān)系鏈查詢等場景。金融壹賬通還將聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用于監(jiān)管科技領(lǐng)域，解決了分業(yè)監(jiān)管模式下金融數(shù)據(jù)的隱私性和孤立性問題，充分激活數(shù)據(jù)價值。
聯(lián)邦圖在金融場景的應(yīng)用，來源：金融壹賬通
星云Clustar副總裁許振也認為，“銀行是一個非常大的存量市場，這個存量市場要維系下去，聯(lián)邦學(xué)習(xí)是它唯一的方案。”
（推薦閱讀：《星云Clustar首席科學(xué)家胡水海：GPU在聯(lián)邦機器學(xué)習(xí)中的探索》）
而在場景應(yīng)用實踐上，聯(lián)邦學(xué)習(xí)在金融范疇的運營會更加廣泛，比如聯(lián)合精準營銷、信貸聯(lián)合風(fēng)控、貸后資金監(jiān)控、聯(lián)合反欺詐、聯(lián)合反電信詐騙、聯(lián)合反洗錢、供應(yīng)鏈金融等等，似乎聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以解決大部分涉及到跨機構(gòu)數(shù)據(jù)協(xié)作的金融業(yè)務(wù)。
從微眾銀行的進度來看，目前聯(lián)邦學(xué)習(xí)主要應(yīng)用在風(fēng)控和營銷兩大場景。微眾銀行表示，風(fēng)控場景的落地（包括反欺詐）會更多，超過80%。
除此之外，楊強教授透露，微眾銀行可以幫客戶用聯(lián)邦學(xué)習(xí)降低貸款業(yè)務(wù)的壞賬率。 此外，在交叉營銷（Cross Sale）、挖掘已有客戶的新的購買力、以人臉識別為特征的智慧城市建設(shè)、無人車的場景模擬等方面都有不錯的成果。
金融行業(yè)沒有太多的外部用戶特征，而另一個“以數(shù)據(jù)為生命”的行業(yè)則與之相反。每一家醫(yī)院都有針對一個用戶較為全面的數(shù)據(jù)， 但是每一家醫(yī)院的人群、?？撇灰粯?。因此，醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)流通更像是一種橫向聯(lián)邦。
楊強教授表示，“市面上已經(jīng)有一些大數(shù)據(jù)廠商開始利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)進行醫(yī)療多中心的聯(lián)合建模，這是非常好的趨勢。”
醫(yī)渡云首席架構(gòu)師蔣錦鵬就表示，現(xiàn)在醫(yī)渡云推出了基于安全計算的多中心科研平臺產(chǎn)品。在產(chǎn)品部署實施方面比較容易，不需要客戶做大量配合工作。
主要的前期準備工作在于，需要和客戶一起明確用聯(lián)邦學(xué)習(xí)做什么，建一個什么疾病領(lǐng)域的平臺，邀請哪些醫(yī)院共同參與，未來跑哪些業(yè)務(wù)。另一個主要前期工作是數(shù)據(jù)治理。
“我們知道機器學(xué)習(xí)建模需要高質(zhì)量、標準化的數(shù)據(jù)，而醫(yī)院原始數(shù)據(jù)往往非常分散、非結(jié)構(gòu)化、非標準化，需要經(jīng)過專業(yè)地加工處理后才有可能產(chǎn)出有意義高價值的成果，否則只能garbage-in garbage-out （垃圾進，垃圾出）?！?/p>
當然，在實踐中，這些廠商的一線工作者們也發(fā)現(xiàn)了“理想”與“現(xiàn)實”之間的界限。
比如，醫(yī)院之間的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)條件一般較差，影響了多方安全計算的性能，如何對通信和性能進行優(yōu)化。另外，醫(yī)院之間對研究的貢獻如何客觀度量。這些方面，醫(yī)渡云正在和清華大學(xué)等高校開展合作研究優(yōu)化。
平安蜂巢平臺在落地聯(lián)邦學(xué)習(xí)的過程中發(fā)現(xiàn)了兩個問題：第一個是“數(shù)據(jù)確權(quán)”與數(shù)據(jù)價值評估的問題。具體來說，就是如何在數(shù)據(jù)不可見的情況下，進行數(shù)據(jù)價值判斷與商業(yè)定價。
同時，隱私計算的數(shù)據(jù)定價也要與根據(jù)查詢數(shù)據(jù)條數(shù)計費的傳統(tǒng)模式有所區(qū)分。作為數(shù)據(jù)需求方的業(yè)務(wù)客戶，更加希望可以通過隱私計算技術(shù)應(yīng)用降低數(shù)據(jù)購買成本，從而為業(yè)務(wù)帶來新的亮點與價值。
因此，隱私計算需要對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)購買進行商業(yè)邏輯變革，從根本上優(yōu)化數(shù)據(jù)合作的商業(yè)定價，激活金融數(shù)據(jù)的潛在價值。
蜂巢平臺負責人認為，“維持與傳統(tǒng)形式相同的數(shù)據(jù)定價模式，將不利于隱私計算的行業(yè)技術(shù)發(fā)展。”
另一個挑戰(zhàn)是密碼學(xué)在隱私計算實踐中的應(yīng)用，在實際應(yīng)用中會有很大性能挑戰(zhàn)。因此，需要更多的高校和研究機構(gòu)投入密碼學(xué)的研發(fā)當中，共同推進隱私計算行業(yè)的技術(shù)應(yīng)用與落地。
與傳統(tǒng)的土地、勞動、技術(shù)等一樣，數(shù)據(jù)已是生產(chǎn)要素之一，成為一種新型社會生產(chǎn)力，越來越多的業(yè)務(wù)場景需要多方數(shù)據(jù)的流通和共享。在《國家數(shù)據(jù)安全法》頒布后，聯(lián)邦學(xué)習(xí)、隱私計算更加凸顯價值。
今年，針對隱私計算的招標采購已經(jīng)普遍開始，隱私計算已經(jīng)到了開始真正嘗試規(guī)?；瘧?yīng)用的階段。對于有一定技術(shù)產(chǎn)品實力的企業(yè)來說，技術(shù)的競爭天花板只會越來越小，行業(yè)的垂直細分應(yīng)用會越來越大。
數(shù)據(jù)中心與數(shù)據(jù)中心的聯(lián)邦學(xué)習(xí)會成為數(shù)據(jù)開放流通的主流模式，設(shè)備之間的橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)，會隨著手機智能設(shè)備、無人駕駛、工業(yè)設(shè)備等場景開始遍地開花。
在楊強教授看來，聯(lián)邦學(xué)習(xí)不是一套簡單的算法，而是一個大數(shù)據(jù)生態(tài)的操作系統(tǒng)。從操作系統(tǒng)的角度來看，首先要安全，其次是效率，第三是參與者生態(tài)。這些都還沒有建立起來，所以行業(yè)遠沒到成熟的地步。
“聯(lián)邦學(xué)習(xí)、隱私計算沒有過熱，這里面可能會出現(xiàn)下一個Windows。未來，我也期待有更多的廠商使用隱私計算，甚至像每臺電腦上的‘Intel Inside’一樣，在自己的產(chǎn)品上打上‘隱私計算 Inside’，隱私計算將成為一種商業(yè)轉(zhuǎn)化的核心競爭力。我期待，這將會是一個范式（paradigm）的改變。”
黃奉孝的一句話，讓人印象深刻：等隱私計算技術(shù)發(fā)展到向今天的hadoop技術(shù)生態(tài)的成熟度后，我猜測“安全即業(yè)務(wù)”會到來。
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。
