데이터를 위해 탄생하고 개인 정보 보호를 위해 싸우다: 프라이빗 컴퓨팅 산업의 가속화된 성장

디지털 경제 시대에 데이터는 새로운 생산요소이자 전략적 자원으로서 과학기술 진보, 정책 수립, 경제 발전을 위한 중요한 원동력입니다. 그러나 데이터의 가치는 개인정보 보호와 보안이 보장되는 경우에만 극대화될 수 있습니다.

최근에는 '사이버보안법', '정보보호법', '개인정보보호법'이 공포·시행됨에 따라 국가, 업계, 지방자치단체에서 데이터 관련 지원 정책 문서를 잇달아 발표하고 있습니다. 데이터 요소를 개선하기 위한 보안. 데이터 순환 거래의 보안을 보장하는 거버넌스 시스템. 특히, 2022년 말에 발표된 "20개의 데이터 기사"는 공공 데이터, 기업 데이터 및 개인 데이터의 "사용 가능하지만 표시되지 않는" 데이터와 "통제 가능하고 측정 가능한" 데이터의 규정을 준수하고 효율적인 순환 및 사용을 더욱 촉진했습니다. 법적 요건이 됩니다.

데이터의 20가지 개념 구현을 촉진하는 과정에서 프라이버시 컴퓨팅은 데이터 순환과 가치 방출의 균형을 맞추는 핵심 "기술적 솔루션"으로 점점 더 주목을 받고 있습니다. 2022년 Gartner Hype Cycle에 나열된 주목할만한 25개 신흥 기술 중 6개는 개인 정보 보호 컴퓨팅과 관련되어 있으며 그 가치와 잠재력을 보여줍니다.

이미지 출처: gartner.com

올해 1월, 중국 산업정보기술부, 중국 사이버관리국, 국가발전개혁위원회 등 16개 부서에서 "데이터 보안 산업 발전 촉진에 대한 지도 의견"을 명확히 명시했습니다. 개인 정보 보호 컴퓨팅, 데이터 흐름 분석 등 핵심 기술에 대한 연구를 강화하고 데이터 품질 평가, 개인 정보 보호 컴퓨팅 및 기타 제품의 연구 개발을 강화합니다.

민간 컴퓨팅 산업도 성장세를 보이고 있습니다. 중국정보통신기술연구원(China Academy of Information and Communications Technology)의 보고서에 따르면 중국의 개인 정보 보호 컴퓨팅 시장은 2025년에 100억 위안에 이를 것으로 예상됩니다.

프라이버시 컴퓨팅 기술의 개발

프라이버시 컴퓨팅은 Privacy-preserving Computation의 약자로 데이터 제공자가 원본 데이터를 유출하지 않도록 보장하지 않고 데이터를 분석, 처리 및 사용할 수 있는 광범위한 개념입니다. - 안전한 다자간 컴퓨팅, 동형 암호화, 차등 개인 정보 보호, 영지식 증명, 연합 학습, 신뢰할 수 있는 실행 환경 등과 같은 많은 기술 하위 항목을 다루는 인공 지능 및 데이터 과학과 같은 많은 분야 및 분야의 융합입니다. 이러한 기술 하위 항목과 관련 제품 솔루션의 조합도 포함됩니다.

Secure Multi-Party Computation

은 1982년 Turing Award 수상자인 학자 Yao Qizhi가 "백만장자의 문제"를 제시하고 해결하여 설립했습니다. 안전한 다자간 계산은 각 참가자가 올바른 계산 결과만 얻고 계산 결과 이외의 정보는 얻을 수 없도록 보장할 수 있으며, 난독화된 회로, 비밀 공유, 부주의한 전송 외에도 다양한 암호화 기본 도구를 포괄적으로 적용합니다. 및 기타 암호화 원리 구조, 고전적인 다자간 보안 컴퓨팅 프로토콜 외에도 다자간 보안 컴퓨팅(예: 동형암호 및 영지식 증명)을 구현하는 데 사용되는 기타 모든 암호화 알고리즘은 다자간 보안 컴퓨팅 프로토콜을 형성할 수 있습니다. . 30년 이상의 이론적 연구를 거쳐 보안 다자간 컴퓨팅은 기술적으로 성숙해졌습니다. 이는 의료 분야의 공동 연구와 같이 공통 고객이나 관심 사항을 식별해야 하지만 다른 데이터를 보호해야 하는 시나리오에서 사용할 수 있습니다. 또는 비즈니스 효율성을 높이기 위해 기업 간 데이터 공유는 중요한 응용 가치를 발휘했습니다.

기밀 컴퓨팅

기밀 컴퓨팅의 기본 원칙은 보호해야 하는 데이터나 코드를 TEE(신뢰할 수 있는 실행 환경)에 저장하고 이러한 데이터와 코드를 제어하는 ​​것입니다. 모든 액세스는 반드시 하드웨어 기반의 접근 통제를 통해 무단 접근이나 사용 중 변경을 방지함으로써 데이터 처리 과정에 대한 검증성과 제어를 확보하고 데이터 보안을 강화합니다. 그 중 신뢰할 수 있는 실행 환경은 클라우드 환경을 포함하여 데이터 기밀성, 데이터 무결성, 코드 무결성이라는 세 가지 측면에서 일정 수준의 보호를 제공할 수 있는 환경으로 정의됩니다. 기밀 컴퓨팅은 2002년 ARM의 TrustZone 기술 출시와 2015년 Intel의 SGX 기술 출시로 거슬러 올라갑니다. 이는 기밀 컴퓨팅의 급속한 발전 단계를 표시하며 이제 AMD, Huawei 및 기타 제조업체도 자체 기밀 컴퓨팅을 출시했습니다. 컴퓨팅 기술.

연합 학습을 사용하여 여러 모바일 단말기에서 기계 학습 모델을 공동으로 훈련합니다. 이미지 출처: Wikipedia

Federated Learning

연합 학습은 2016년 Google에서 제안했습니다. 핵심 아이디어는 데이터가 도메인을 벗어나지 않고 두 명 이상의 참가자가 협력하여 모델 구축 및 사용을 완료할 수 있도록 하는 것입니다. "Invisible"은 많은 참여 사용자, 다양한 데이터 기능 및 광범위한 배포가 포함된 공동 컴퓨팅 애플리케이션 시나리오에 적합합니다. 데이터 당사자 간 계산에 참여하는 데이터의 분포에 따라 수평 연합 학습, 수직 연합 학습, 연합 전이 학습으로 나눌 수 있습니다. 일반적으로 연합 학습은 계산 과정에서 데이터를 보호하기 위해 다른 개인정보 보호 기술과 함께 사용해야 합니다.

중국 인터넷 거대 기업의 개인 정보 보호 컴퓨팅 산업 구현

현재 개인 정보 보호 컴퓨팅은 급속한 발전 단계에 있으며, 단일 지점 기술이 지속적으로 최적화되어 실제 애플리케이션에서 다중 기술 통합 추세를 보여줍니다. 다양한 시나리오에서 데이터 보안을 처리합니다. 가트너의 '2022 개인정보 보호 기술 하이프 사이클(2022 Privacy Technology Hype Cycle)' 보고서에 따르면, 향후 5~10년 내에 개인정보 보호 컴퓨팅 기술이 대규모로 상업적으로 적용될 것으로 예상되며, 2025년에는 대기업의 60% 이상이 데이터 분석에 이를 사용할 것으로 예상된다. , 비즈니스 인텔리전스 또는 클라우드 컴퓨팅. 하나 이상의 개인 정보 보호 컴퓨팅 기술.

기술의 발전과 비즈니스 구현 시나리오가 점차 풍부해지면서 빅데이터, 인공지능, 블록체인, 클라우드 서비스 등의 기업이 프라이버시 컴퓨팅에 진출하고 있으며 그 과정에서 적극적으로 기술 침투를 추진하고 있습니다. , 중국의 개인 정보 보호 컴퓨팅 산업의 풍경이 함께 형성됩니다.

그 중에서도 Tencent, Ant, Alibaba, Baidu, Bytedance와 같은 인터넷 거대 기업은 강력한 기술력, 거대한 사용자 기반 및 파트너를 보유하고 있으며 엄청난 양의 고가치 데이터를 보유하고 있어 개인 정보 보호 컴퓨팅 진입자 사이에서 무시할 수 없습니다. . 힘. 이들 기업은 프라이빗 컴퓨팅 기술의 발전을 가속화하고 새로운 산업 기회와 발전 공간을 창출할 수 있을 뿐만 아니라 기업과 사용자 간의 관계를 재편하고 심지어 산업 파워와 시장 구조의 균형에도 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

Tencent

Tencent는 2009년 초 독자적으로 빅 데이터 처리 플랫폼을 개발했습니다. 2015년에는 10억 차원의 알고리즘 훈련과 비정형 데이터 처리를 지원하는 고성능 컴퓨팅 프레임워크인 Angel을 출시했습니다. WeChat 결제, QQ, Tencent 비디오 및 기타 비즈니스에서 널리 사용됩니다. 데이터 보안 및 개인정보 보호 요구에 더 잘 대응하기 위해 Tencent는 개인정보 보호 컴퓨팅 기술을 적극적으로 탐색하고 2019년에 전담 R&D 팀을 설립하고 내부 인재 육성에 노력했습니다. 2021년에는 Tencent의 4세대 빅 데이터 플랫폼 'Tiangong'이 출시되어 안전한 방식으로 데이터 섬을 돌파하고 안전하고 지능적이며 통합된 새로운 데이터 인프라를 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다. 그 중 프라이버시 컴퓨팅은 머신러닝과 빅데이터 분석이 다양한 시나리오에서 구현될 때 데이터의 보안을 보장하는 핵심 기술이다.

Tiangong 플랫폼의 핵심 제품인 Angel PowerFL 보안 공동 컴퓨팅 플랫폼은 Tencent가 개인 정보 보호 컴퓨팅이라는 첨단 기술 분야에 집중한 결과이며, 중국 금융 인증 센터(China Financial Certification Center)와 같은 권위 있는 기관으로부터 평가를 받았습니다. CFCA) 및 중국정보통신기술학원(China Academy of Information and Communications Technology)은 금융, 광고, 의료, 정무 및 기타 시나리오에서 구현되었으며 좋은 적용 결과를 얻었습니다. 또 다른 핵심 제품인 Tencent Cloud Security 및 Privacy Computing Platform은 연합 학습, 다자간 보안 컴퓨팅, 블록체인, TEE 및 기타 보안 기술을 기반으로 하는 분산 컴퓨팅 플랫폼입니다. 이는 Angel PowerFL 기능 지원에 의존하고 강력한 보안, 높은 수준에 중점을 둡니다. 성능과 강력한 안정성, 사용하기 쉬운 4가지 핵심 기능 및 기능을 통해 원본 협력 데이터를 통해 로컬 영역을 벗어나지 않고도 공동 모델링, 보안 교차점(PSI), 숨겨진 쿼리, 보안 통계 분석 및 기타 기능을 실현할 수 있습니다. 업계 요구와 사용자를 완벽하게 충족하는 제품 애플리케이션 계층 문제점은 실제로 기관 간 데이터 협력, 은행 신용, 보험, 정부 업무 및 온라인 교육과 같은 여러 시나리오에 적용되었습니다.

Tencent Angel PowerFL 개인 정보 보호 컴퓨팅 팀은 또한 개인 정보 보호 컴퓨팅 및 연합 학습 기술을 연구하고 적용하는 중국 최초의 팀 중 하나입니다. 빅 데이터, 분산 컴퓨팅, 분산 기계 학습, 분산 메시지 미들웨어, 다자간 보안 컴퓨팅 분야에서 그는 응용 암호화 및 기타 분야에서 풍부한 R&D 및 응용 경험을 보유하고 있으며 거의 ​​10개의 개인 정보 보호 컴퓨팅 연구 논문을 발표했으며 개인 정보 보호 컴퓨팅 기술 발명에 대한 60개 이상의 특허 출원을 제출했으며 여러 가지 상용 개인 정보 보호 컴퓨팅을 보유하고 있습니다. 학습 플랫폼 제품은 Tencent Cloud를 통해 외부 세계에 개방됩니다. 이 팀은 2020 iDASH 국제 개인 정보 보호 컴퓨팅 대회 Trusted Computing Track Champion, 2021 iDASH Federated Learning Track Champion, 2022 iDASH Homomorphic Encryption Track Champion을 포함하여 3년 연속 개인 정보 보호 컴퓨팅 업계에서 가장 영향력 있고 권위 있는 상을 수상했습니다. .

현재 Tencent Privacy Computing에는 Tencent Big Data, Tencent Security, Tencent Billing, Tencent Cloud, Tencent Advertising AI 및 Huazhong University of Science and Technology의 암호화, 개인 정보 보호 컴퓨팅, 빅 데이터 및 기계 학습 분야의 기술 전문가가 모였습니다. . Tencent의 다양한 기술 역량을 결합하고 연합 학습, 안전한 다자간 컴퓨팅, 블록체인 및 기타 기술을 심층적으로 통합함으로써 고객이 데이터 사일로를 깨고 데이터 사용의 최대 가치를 활성화하도록 돕습니다. 앞으로도 우리는 개인 정보 보호 컴퓨팅과 클라우드 AI 보안 기술을 지속적으로 통합하고 다른 기업 및 기관과 협력하여 개인 정보 보호 컴퓨팅의 광범위한 구현을 촉진할 것입니다.

Ant

앤트그룹은 2016년부터 프라이버시 컴퓨팅을 선보이며 기술 연구개발, 제품 서비스, 생태학적 공동구축 분야에서 많은 성과를 거두었습니다. Ant는 업계에서 가장 많은 개인 정보 보호 컴퓨팅 특허를 보유하고 있으며 신뢰할 수 있는 고밀도 상태 컴퓨팅 및 익명 제어와 같은 새로운 기술을 제안했습니다. 제품 및 서비스 측면에서 오픈 소스 신뢰할 수 있는 개인 정보 보호 컴퓨팅 프레임워크 SecretFlow는 현재 주류의 거의 모든 개인 정보 보호 컴퓨팅 기술을 지원하고 오픈 소스 신뢰할 수 있는 실행 환경 개인 정보 보호 컴퓨팅 운영 체제 Occlum이 Linux 환경의 API와 호환되도록 적극적으로 지원합니다. 기존 애플리케이션은 수정이 거의 필요하지 않은 신뢰할 수 있는 실행 환경에서 실행될 수 있으므로 TEE 애플리케이션 개발의 임계값이 크게 낮아집니다. 상업적 용도의 경우 Ant Privacy Computing All-in-One은 소프트웨어와 하드웨어를 완벽하게 통합하는 시스템 플랫폼을 제공합니다. 기업 간 데이터 공동 컴퓨팅을 위한 원스톱 보안 솔루션을 제공하는 신뢰의 스택, 대규모 다자간 보안 컴퓨팅 상용 플랫폼인 Ant Chain Moss는 업계 최초로 다자간 보안 컴퓨팅 제품 평가(CAICT MPC 평가) 및 첫 번째 배치로 Gold Standard Committee MPC 평가 제품을 통과했으며 2022년 2월 현재 150개 이상의 업계 고객에게 서비스를 제공하고 있습니다. 생태학적 측면에서 Ant는 국제 및 국내 산업 표준 제정을 적극적으로 추진하고 있으며 많은 중요한 표준을 선도하는 조직입니다.

Alibaba

Alibaba 그룹은 개인 정보 보호 컴퓨팅 분야에 폭넓게 참여하고 있으며, Alibaba Security, Alibaba Cloud 및 DAMO Academy가 모두 관련 연구를 수행했습니다. Alibaba Security의 Gemini Laboratory는 동형 암호화, 안전한 다자간 계산 및 기타 방향에 중점을 두고 있습니다. R&D 기술은 Alibaba의 비즈니스에서 널리 사용되었으며 일부 기술은 업계 최고의 수준에 도달했습니다. Alibaba Cloud는 2020년에 칩 보안을 기반으로 하는 신뢰할 수 있는 가상화 인스턴스를 처음 출시했으며, 2021년에 DataTrust 개인정보 보호가 강화된 컴퓨팅 플랫폼을 출시했습니다. 동형암호와 신뢰할 수 있는 실행 환경을 기반으로 데이터 보안과 개인정보 보호를 보장하는 동시에 다자간 데이터 협업을 지원합니다. 데이터 크기나 복잡성에 영향을 받지 않는 분석 및 예측은 중국 최초의 퍼블릭 클라우드 기반 암호화 컴퓨팅 제품입니다. DAMO Academy는 2022년에 FederatedScope 연합 학습 프레임워크를 출시하고 이를 오픈 소스로 만들었습니다. 이는 풍부한 애플리케이션 시나리오에서 대규모의 효율적인 연합 학습 비동기 교육을 지원합니다. 이는 PyTorch 및 Tensorflow와 같은 다양한 장치 운영 환경과 호환되므로 연합 학습 비용 과학 연구 및 실제 응용 분야의 개발 어려움 및 비용.

Baidu

바이두는 2012년 '데이터 보안 정책'을 발표하고, 2018년 데이터 개인정보 보호 위원회를 설립했습니다. 현재 바이두 스마트 클라우드, 바이두 보안, Baidu Super Chain 등 플랫폼에 배포하고 여러 기술을 결합하여 애플리케이션을 구현하는 솔루션을 출시합니다. Baidu Smart Cloud는 또한 블록체인 플랫폼과 통합되어 블록체인 기술을 클라우드 컴퓨팅 및 개인 정보 보호 컴퓨팅 프로세스에 통합함으로써 다양한 시나리오에서 개인 정보 보호 컴퓨팅 구현을 촉진합니다. Baidu Brain의 빅 데이터 서비스 플랫폼인 Baidu Dianshi는 연합 학습, 다자간 보안 컴퓨팅, 신뢰할 수 있는 실행 환경 등 주류 개인 정보 보호 컴퓨팅 기술을 기반으로 데이터 권한 부여를 안전하고 효율적으로 구현하고 고객이 데이터 가치를 높이도록 지원합니다. . Baidu Dianshi 보안 컴퓨팅 플랫폼(MesaTEE)은 Baidu Security가 기업을 위한 개인 정보 보호 컴퓨팅을 구현하는 중요한 플랫폼입니다. Baidu Paddle이 개발한 오픈 소스 연합 학습 프레임워크인 PaddleFL을 기반으로 데이터 수준에서 기업 간의 협력을 안전하게 수행할 수 있습니다. PaddleFL은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 추천 알고리즘 및 기타 분야에서 다양한 연합 학습 전략과 응용 프로그램을 제공합니다.

ByteDance

ByteDance는 개인 정보 보호 컴퓨팅 분야에 상대적으로 집중된 레이아웃을 가지고 있으며 주요 제품은 Fedlearner 연합 학습 플랫폼입니다. 이 프로젝트는 2019년에 시작되었습니다. 처음에는 단일 기업을 위해 맞춤화되었으며 신경망 수직 연합 학습 기술을 기반으로 기업이 광고 효율성을 향상시킬 수 있도록 지원합니다. 이후 반복을 통해 전자상거래 분야에서 점차적으로 구현될 예정입니다. 인터넷 금융 및 교육. 2020년 Fedlearner는 오픈 소스이며 다양한 유형의 연합 학습 모델을 지원합니다. 전체 시스템에는 콘솔, 트레이너, 데이터 처리, 데이터 저장 및 기타 모듈이 포함됩니다. 각 모듈은 연합에 참여하는 두 당사자의 클러스터에 대칭적으로 배포됩니다. 훈련을 달성하기 위해 에이전트를 통해 서로 통신합니다. CCC(Privacy Computing Alliance)의 회원인 ByteDance는 개인 컴퓨팅 시장의 발전을 촉진하고 기술 및 규제 표준에 영향을 미치며 차세대 인터넷에 대한 컴퓨팅 신뢰와 보안을 향상시키는 데에도 참여하고 있습니다.

결론

데이터 보안과 규정 준수 순환이 불가피해짐에 따라, 현재 "사용 가능하고 보이지 않는" 데이터를 달성하기 위한 유일한 기술 솔루션인 프라이버시 컴퓨팅은 미래 기술 산업과 핵심 분야에 중요한 영향을 미칠 것입니다. 실물경제. 일반적인 금융, 의료 및 기타 시나리오 외에도 개인 정보 보호 컴퓨팅은 점점 더 많은 산업과 분야에서 연구되고 있습니다.

예를 들어, 전력회사는 개인 정보 보호 컴퓨팅을 통해 전력망 데이터의 전체 수명주기를 보호하여 데이터를 클라우드에 안전하게 업로드하거나 계산을 위해 컴퓨팅 서비스 제공업체에 아웃소싱하여 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있습니다. 전력회사용. 광고 플랫폼은 개인 정보 보호 컴퓨팅을 사용하여 사용자 데이터를 암호화하고 원본 데이터를 식별할 수 없도록 함으로써 개인 정보를 공개하지 않고 광고 타겟팅 및 개인화된 추천을 완료합니다. 이러한 기술을 사용하면 원본 사용자 데이터를 여러 당사자가 공동으로 공유하지 않고도 이를 달성할 수 있습니다. 기계 학습 모델을 훈련하고 사용자 단말기에서 개인화된 추천을 완료할 수도 있어 추천 효과를 보장하는 동시에 사용자 개인 정보 보호를 극대화할 수도 있습니다. 앞으로 모바일 기기의 신뢰할 수 있는 실행 환경을 포함한 혁신적인 개인정보 보호 솔루션은 만족스러운 사용자 경험을 달성하고 모바일 개인화 추천 서비스에서 사용자 개인정보를 보호하여 진정한 win-win 상황을 달성할 수 있습니다. 여행 분야에서 개인 정보 보호 컴퓨팅을 통해 운영자와 서비스 제공업체는 암호화된 상태의 온라인 데이터를 사용하여 도시 교통 상황과 여행 요구 사항을 분석 및 예측하고 교통 파견 및 새로운 비즈니스 혁신의 기반을 제공하는 동시에 사용자 개인 정보와 데이터를 보호할 수 있습니다. 안전.

ChatGPT보다 더 지능적인 제품이 우리 삶에 들어오고, 우리의 관심사와 습관을 이해하고, 맞춤형 서비스를 제공하고, 일과 생활에 전례 없는 변화를 가져올 수 있다고 상상해 보세요. 편의성과 개인화. 이 과정에서 개인 정보 보호 컴퓨팅은 새로운 기술 응용 프로그램의 필수적인 부분으로 작용하여 데이터를 안전하고 제어 가능한 상태로 유지하는 동시에 가치를 창출하고 개인 정보 보호에 대한 사람들의 합리적인 기대를 보호합니다.

위 내용은 데이터를 위해 탄생하고 개인 정보 보호를 위해 싸우다: 프라이빗 컴퓨팅 산업의 가속화된 성장의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!