Dilahirkan untuk data, berjuang untuk privasi: peningkatan pesat industri pengkomputeran swasta

Dalam era ekonomi digital, data, sebagai faktor pengeluaran baharu dan sumber strategik, merupakan daya penggerak penting bagi kemajuan saintifik dan teknologi, penggubalan dasar dan pembangunan ekonomi. Walau bagaimanapun, nilai data hanya boleh dimaksimumkan jika privasi dan keselamatan terjamin.

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan pengisytiharan dan pelaksanaan "Undang-undang Keselamatan Siber", "Undang-undang Keselamatan Data" dan "Undang-undang Perlindungan Maklumat Peribadi", negara, industri dan kerajaan tempatan telah mengeluarkan satu siri dasar sokongan secara berturut-turut dokumen yang berkaitan dengan keselamatan data , menambah baik sistem pengurusan elemen data dan memastikan keselamatan transaksi peredaran data. Khususnya, "Dua Puluh Artikel Data" yang dikeluarkan pada penghujung tahun 2022 telah menggalakkan lagi peredaran dan penggunaan data awam, data korporat dan data peribadi yang patuh dan cekap "boleh digunakan tetapi tidak kelihatan" dan "boleh dikawal dan diukur". menjadi keperluan undang-undang.

Dalam cara mempromosikan pelaksanaan dua puluh konsep data, pengkomputeran privasi telah mendapat perhatian yang lebih dan lebih sebagai "penyelesaian teknikal" utama untuk mengimbangi peredaran data dan pelepasan nilai. Antara 25 teknologi baru muncul yang patut diberi perhatian yang disenaraikan dalam Kitaran Hype Gartner 2022, 6 berkaitan dengan pengkomputeran privasi, yang menunjukkan nilai dan potensinya.

Sumber imej: gartner.com

Pada bulan Januari tahun ini, Kementerian Perindustrian dan Teknologi Maklumat , Pentadbiran Ruang Siber China, Suruhanjaya Pembangunan dan Pembaharuan Negara dan 16 jabatan lain mengeluarkan "Pendapat Panduan Mengenai Menggalakkan Pembangunan Industri Keselamatan Data", yang jelas mencadangkan untuk mengukuhkan penyelidikan mengenai teknologi utama seperti pengkomputeran privasi dan analisis aliran data, dan mengukuhkan penyelidikan dan pembangunan penilaian kualiti data, pengkomputeran privasi dan produk lain.

Industri pengkomputeran swasta juga mempercepatkan peningkatannya. Menurut laporan dari Akademi Teknologi Maklumat dan Komunikasi China, pasaran pengkomputeran persendirian China dijangka mencecah 10 bilion yuan pada 2025.

Pembangunan Teknologi Pengkomputeran Privasi

Pengiraan Privasi ialah singkatan Pengiraan Pemeliharaan Privasi, yang boleh memastikan pembekal data tidak membocorkan data asal. Menganalisis, memproses dan menggunakan data ialah konsep luas yang melibatkan gabungan silang pelbagai disiplin dan bidang seperti kecerdasan buatan dan sains data, meliputi pengiraan berbilang pihak yang selamat, penyulitan homomorfik, privasi pembezaan, bukti pengetahuan sifar, pembelajaran bersekutu, Persekitaran pelaksanaan yang dipercayai dan banyak lagi. sub-item teknikal lain, serta gabungan sub-item teknikal ini dan penyelesaian produk yang berkaitan.

Pengiraan Berbilang Pihak Selamat

Dicipta pada tahun 1982 oleh Ahli Akademik Yao Qizhi, pemenang Anugerah Turing Diasaskan oleh bertanya dan menjawab "Soalan Jutawan". Pengiraan berbilang pihak yang selamat boleh memastikan bahawa setiap peserta hanya memperoleh hasil pengiraan yang betul dan tidak boleh mendapatkan apa-apa maklumat selain daripada hasil pengiraan Ia adalah aplikasi komprehensif pelbagai alat asas kriptografi sebagai tambahan kepada litar yang dikelirukan, perkongsian rahsia, penghantaran yang tidak disengajakan dan struktur prinsip kriptografi yang lain, Selain protokol pengkomputeran selamat berbilang pihak klasik, semua algoritma kriptografi lain yang digunakan untuk melaksanakan pengkomputeran selamat berbilang pihak (seperti penyulitan homomorfik dan bukti pengetahuan sifar) boleh membentuk protokol pengkomputeran selamat berbilang pihak . Selepas lebih daripada 30 tahun penyelidikan teori, pengkomputeran berbilang pihak yang selamat telah menjadi matang dari segi teknikal Ia boleh digunakan dalam senario di mana pelanggan atau minat biasa perlu dikenal pasti tetapi data lain perlu dilindungi, seperti penyelidikan bersama dalam bidang perubatan. , atau perkongsian data antara perusahaan untuk meningkatkan kecekapan Perniagaan telah memberikan nilai aplikasi yang penting.

Pengkomputeran Sulit

Prinsip asas pengkomputeran sulit ialah menyimpan data atau kod yang perlu dilindungi Dalam Persekitaran Pelaksanaan Dipercayai (TEE), sebarang capaian kepada data dan kod ini mesti melalui kawalan capaian berasaskan perkakasan untuk menghalang capaian atau pengubahsuaian yang tidak dibenarkan semasa penggunaan, dengan itu merealisasikan proses pemprosesan data Boleh disahkan dan dikawal untuk meningkatkan keselamatan data. Antaranya, persekitaran pelaksanaan yang dipercayai ditakrifkan sebagai persekitaran yang boleh memberikan tahap perlindungan tertentu dari segi kerahsiaan data, integriti data dan integriti kod, termasuk persekitaran awan. Pengkomputeran sulit boleh dikesan kembali kepada pelancaran teknologi TrustZone oleh ARM pada tahun 2002. Pelancaran teknologi SGX oleh Intel pada tahun 2015 menandakan peringkat pembangunan pesat pengkomputeran sulit Kini AMD, Huawei dan pengeluar lain juga telah melancarkan teknologi pengkomputeran sulit mereka sendiri .

Gunakan pembelajaran bersekutu untuk bersama-sama melatih model pembelajaran mesin pada berbilang terminal mudah alih. Sumber imej: Wikipedia

Pembelajaran Bersekutu

Pembelajaran bersekutu telah dicadangkan oleh Google pada tahun 2016. Idea terasnya adalah untuk membenarkan dua atau lebih peserta untuk melengkapkan pembinaan dan penggunaan model secara kolaboratif tanpa data meninggalkan domain Ia menekankan bahawa "data tidak memindahkan model "Mudah alih, data tersedia tetapi tidak kelihatan" sesuai untuk senario aplikasi pengkomputeran bersama dengan ramai pengguna yang mengambil bahagian, banyak ciri data dan pengedaran meluas. Mengikut taburan data yang mengambil bahagian dalam pengiraan di kalangan pihak data, ia boleh dibahagikan kepada pembelajaran bersekutu mendatar, pembelajaran bersekutu menegak dan pembelajaran pemindahan bersekutu. Biasanya, pembelajaran bersekutu perlu digunakan bersama-sama dengan teknologi perlindungan privasi lain untuk melindungi data semasa proses pengiraan.

Pelaksanaan industri pengkomputeran privasi di kalangan gergasi Internet China

Pada masa ini, pengkomputeran privasi berada dalam tahap pembangunan pesat, dengan teknologi satu titik terus dioptimumkan dan pelbagai teknologi hadir dalam aplikasi praktikal Situasi bersepadu untuk memenuhi keperluan keselamatan data dan perlindungan privasi dalam senario yang berbeza. Menurut laporan Gartner "2022 Privacy Technology Hype Cycle", teknologi pengkomputeran privasi dijangka akan digunakan secara komersil dalam skala besar dalam tempoh 5-10 tahun akan datang, dan menjelang 2025, lebih 60% organisasi besar akan menggunakannya dalam analisis data , risikan perniagaan atau pengkomputeran awan Satu atau lebih teknologi pengkomputeran privasi.

Memandangkan keuntungan teknologi dan senario pelaksanaan komersial beransur-ansur menjadi lebih banyak, data besar, kecerdasan buatan, rantaian blok, perkhidmatan awan dan jenis syarikat lain telah memasuki pengkomputeran privasi, dan pelbagai pemain sedang giat mempromosikan Penembusan teknologi tinggi dan proses meluaskan sempadan aplikasi bersama-sama membentuk landskap industri pengkomputeran privasi China.

Antaranya, gergasi Internet seperti Tencent, Ant, Alibaba, Baidu dan ByteDance mempunyai kekuatan teknikal yang kukuh, pangkalan pengguna dan rakan kongsi yang besar, serta memiliki sejumlah besar data bernilai tinggi. Kekuatan yang tidak boleh diabaikan dalam kalangan mereka yang memasuki industri pengkomputeran privasi. Syarikat-syarikat ini bukan sahaja dapat mempercepatkan pembangunan teknologi pengkomputeran swasta dan mewujudkan peluang industri baharu dan ruang pembangunan, tetapi juga dijangka membentuk semula hubungan antara syarikat dan pengguna, malah menjejaskan keseimbangan kuasa industri dan struktur pasaran.

Tencent

Tencent secara bebas membangunkan platform pemprosesan data besar seawal 2009 dan mengeluarkan pengkomputeran berprestasi tinggi di 2015 Rangka kerja Angel menyokong 1 bilion dimensi latihan algoritma dan pemprosesan data tidak berstruktur, dan digunakan secara meluas dalam perniagaan seperti WeChat Pay, QQ dan Tencent Video. Untuk bertindak balas dengan lebih baik kepada keperluan keselamatan data dan perlindungan privasi, Tencent secara aktif meneroka teknologi pengkomputeran privasi, menubuhkan pasukan R&D yang berdedikasi pada 2019, dan berusaha untuk memupuk bakat dalaman. Pada tahun 2021, platform data besar generasi keempat Tencent "Tiangong" telah dikeluarkan, bertujuan untuk menembusi pulau data dengan cara yang selamat dan mewujudkan infrastruktur data baharu yang selamat, pintar dan bersatu. Antaranya, pengkomputeran privasi adalah teknologi teras untuk memastikan keselamatan data apabila pembelajaran mesin dan analisis data besar dilaksanakan dalam pelbagai senario.

Platform pengkomputeran bersama selamat Angel PowerFL, produk teras Platform Tiangong, adalah hasil tumpuan Tencent pada bidang teknologi canggih pengkomputeran privasi Ia kini telah melepasi China Pusat Pensijilan Kewangan (CFCA), Kredit China Ia telah dinilai oleh organisasi berwibawa seperti Institut Teknologi Tongyuan, dan telah dilaksanakan dalam kewangan, pengiklanan, perubatan, hal ehwal kerajaan dan senario lain, dan telah mencapai keputusan permohonan yang baik. Satu lagi produk teras, Tencent Cloud Security and Privacy Computing Platform, ialah platform pengkomputeran yang diedarkan berdasarkan pembelajaran bersekutu, pengkomputeran selamat berbilang pihak, blockchain, TEE dan teknologi keselamatan lain Ia bergantung pada sokongan keupayaan Angel PowerFL dan memfokuskan pada keselamatan yang kukuh, tinggi prestasi dan kestabilan yang kukuh , empat keupayaan dan ciri teras yang mudah digunakan, membolehkan data kerjasama asal merealisasikan pemodelan bersama, persimpangan selamat (PSI), pertanyaan tersembunyi, analisis statistik keselamatan dan fungsi lain tanpa meninggalkan kawasan setempat, membantu lapisan aplikasi produk untuk memenuhi sepenuhnya keperluan industri dan pengguna Titik kesakitan sebenarnya telah digunakan dalam pelbagai senario seperti kerjasama data merentas agensi, kredit bank, insurans, hal ehwal kerajaan dan pendidikan dalam talian.

Pasukan pengkomputeran privasi Tencent Angel PowerFL juga merupakan salah satu pasukan terawal di China yang menjalankan penyelidikan dan aplikasi pengkomputeran privasi dan teknologi pembelajaran bersekutu. Ia terlibat dalam pengkomputeran teragih data besar , pembelajaran mesin yang diedarkan, diedarkan Beliau mempunyai pengalaman R&D dan aplikasi yang kaya dalam bidang perisian tengah mesej, pengkomputeran selamat berbilang pihak, dan kriptografi gunaan Beliau telah menerbitkan hampir 10 kertas penyelidikan pengkomputeran privasi, menyerahkan lebih daripada 60 aplikasi paten ciptaan teknologi pengkomputeran privasi. , dan mempunyai pelbagai teknologi pengkomputeran privasi komersial dan produk platform pembelajaran bersekutu kini dibuka kepada dunia luar melalui Tencent Cloud. Pasukan ini telah memenangi anugerah paling berpengaruh dan berwibawa dalam industri pengkomputeran privasi selama tiga tahun berturut-turut, termasuk Juara Trek Pengkomputeran Dipercayai Pertandingan Pengkomputeran Privasi Antarabangsa iDASH 2020, Juara Trek Pembelajaran Bersekutu iDASH 2021 dan Juara Trek Penyulitan Homomorphic iDASH 2022. .

Pada masa ini, Tencent Privacy Computing menghimpunkan teknologi daripada bidang Tencent Big Data, Tencent Security, Tencent Billing, Tencent Cloud, Tencent Advertising AI, kriptografi Universiti Sains dan Teknologi Huazhong, pengkomputeran privasi, data besar dan mesin pembelajaran. Dengan menggabungkan keupayaan teknologi Tencent yang pelbagai dan menyepadukan pembelajaran bersekutu secara mendalam, pengkomputeran berbilang pihak yang selamat, rantaian blok dan teknologi lain, kami membantu pelanggan memecahkan silo data dan mengaktifkan nilai maksimum penggunaan data. Pada masa hadapan, kami akan terus menyepadukan pengkomputeran privasi dan teknologi keselamatan AI awan, dan bekerjasama dengan perusahaan dan institusi lain untuk mempromosikan pelaksanaan pengkomputeran privasi yang lebih meluas.

Semut

Kumpulan Semut telah menyediakan pengkomputeran privasi sejak 2016. Dalam penyelidikan dan pembangunan teknologi , perkhidmatan produk Banyak pencapaian telah dicapai dalam aspek seperti perlindungan alam sekitar dan pembinaan bersama ekologi. Ant memegang bilangan terbesar paten pengkomputeran persendirian dalam industri, dan telah mencadangkan teknologi baharu seperti pengkomputeran keadaan padat yang dipercayai dan tanpa nama terkawal. Dari segi produk dan perkhidmatan, rangka kerja pengkomputeran privasi dipercayai sumber terbuka SecretFlow menyokong hampir semua teknologi pengkomputeran privasi arus perdana dan secara aktif menyokong interkoneksi sistem operasi pengkomputeran privasi persekitaran pelaksanaan dipercayai sumber terbuka Occlum serasi dengan API persekitaran Linux; Aplikasi sedia ada boleh berjalan dalam persekitaran pelaksanaan yang dipercayai dengan sedikit keperluan untuk pengubahsuaian, dengan ketara menurunkan ambang untuk pembangunan aplikasi TEE Untuk kegunaan komersil, Pengkomputeran Privasi Semut All-in-One menyediakan platform sistem yang menyepadukan perisian dan perkakasan dengan penuh-. stack trust, berfungsi sebagai platform yang ideal untuk organisasi Menyediakan penyelesaian keselamatan sehenti untuk pengkomputeran bersama data di kalangan perusahaan, sebuah platform komersial pengkomputeran selamat berbilang pihak, adalah yang pertama dalam industri yang melepasi pelbagai. -penilaian produk pengkomputeran selamat pihak (penilaian CAICT MPC) dan kumpulan pertama yang lulus produk penilaian MPC Jawatankuasa Standard Emas, setakat Februari 2022, ia telah berkhidmat kepada lebih 150 pelanggan industri. Dari segi ekologi, Ant juga aktif mempromosikan penggubalan piawaian industri antarabangsa dan domestik dan merupakan organisasi terkemuka untuk banyak piawaian penting.

Alibaba

Kumpulan Alibaba terlibat secara meluas dalam bidang pengkomputeran privasi, dengan Alibaba Securitynya, Alibaba Cloud dan Damo Institut ini menjalankan penyelidikan yang berkaitan. Makmal Gemini Alibaba Security memfokuskan pada penyulitan homomorfik, pengiraan berbilang pihak yang selamat dan arah lain Teknologi R&Dnya telah digunakan secara meluas dalam perniagaan Alibaba, dan beberapa teknologi telah mencapai tahap terkemuka dalam industri. Alibaba Cloud pertama kali mengeluarkan contoh virtualisasi yang dipercayai berdasarkan keselamatan cip pada tahun 2020, dan mengeluarkan platform pengkomputeran yang dipertingkatkan privasi DataTrust pada tahun 2021. Berdasarkan penyulitan homomorfik dan persekitaran pelaksanaan yang dipercayai, ia memastikan keselamatan dan privasi data sambil menyokong kerjasama data berbilang pihak analisis dan Ramalan, yang tidak dipengaruhi oleh skala atau kerumitan data, ialah produk pengkomputeran disulitkan asli awan awam yang pertama di China. DAMO Academy mengeluarkan rangka kerja pembelajaran bersekutu FederatedScope pada tahun 2022 dan menjadikannya sumber terbuka Ia menyokong latihan tak segerak pembelajaran berskala besar dan cekap dalam senario aplikasi yang kaya Ia serasi dengan persekitaran operasi peranti yang berbeza seperti PyTorch dan Tensorflow, yang sangat mengurangkan kos pembelajaran bersekutu Kesukaran pembangunan dan kos dalam penyelidikan saintifik dan aplikasi praktikal.

Baidu

Baidu mengeluarkan "Dasar Keselamatan Data" pada 2012 dan menubuhkan Jawatankuasa Perlindungan Privasi Data pada 2018 . Pada masa ini, pengkomputeran privasi, sebagai teknologi asas yang mendasari, digunakan pada Baidu Smart Cloud, Baidu Security, Baidu Super Chain dan platform lain, dan menggabungkan pelbagai teknologi untuk melancarkan penyelesaian untuk mencapai pelaksanaan aplikasi. Baidu Smart Cloud juga berintegrasi dengan platform blockchain untuk mempromosikan pelaksanaan pengkomputeran privasi dalam pelbagai senario dengan memasukkan teknologi blockchain ke dalam proses pengkomputeran awan dan pengkomputeran privasi. Baidu Dianshi, platform perkhidmatan data besar di bawah Baidu Brain, berdasarkan teknologi pengkomputeran privasi arus perdana seperti pembelajaran bersekutu, pengkomputeran selamat berbilang pihak dan persekitaran pelaksanaan yang dipercayai untuk melaksanakan pemerkasaan data dengan selamat dan cekap serta membantu pelanggan meningkatkan nilai data mereka . Baidu Dianshi Security Computing Platform (MesaTEE) ialah platform penting untuk Baidu Security melaksanakan pengkomputeran privasi untuk perusahaan. Berdasarkan PaddleFL, rangka kerja pembelajaran bersekutu sumber terbuka yang dibangunkan oleh Baidu Paddle, kerjasama antara perusahaan boleh dijalankan dengan selamat di peringkat data. PaddleFL menyediakan pelbagai strategi pembelajaran bersekutu dan aplikasinya dalam penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi, algoritma pengesyoran dan bidang lain.

ByteDance

ByteDance mempunyai reka letak yang agak tertumpu dalam bidang pengkomputeran privasi, dan produk utamanya ialah platform pembelajaran bersekutu Fedlearner. Projek ini dilancarkan pada 2019. Ia pada mulanya disesuaikan untuk perusahaan tunggal dan berdasarkan teknologi pembelajaran persekutuan menegak rangkaian saraf untuk membantu perusahaan meningkatkan kecekapan pengiklanan Melalui lelaran berikutnya, ia akan dilaksanakan secara beransur-ansur dalam bidang e-dagang. Kewangan dan pendidikan Internet. Pada tahun 2020, Fedlearner adalah sumber terbuka dan menyokong pelbagai jenis model pembelajaran bersekutu Keseluruhan sistem termasuk konsol, jurulatih, pemprosesan data, storan data dan modul lain Setiap modul digunakan secara simetri pada kelompok kedua-dua pihak yang mengambil bahagian dalam persekutuan latihan dilaksanakan melalui komunikasi ejen. Sebagai ahli Perikatan Pengkomputeran Privasi (CCC), ByteDance juga terlibat dalam mempromosikan pembangunan pasaran pengkomputeran persendirian, mempengaruhi teknologi dan piawaian kawal selia, dan membantu meningkatkan kepercayaan dan keselamatan pengkomputeran untuk Internet generasi akan datang.

Kesimpulan

Memandangkan keselamatan data dan peredaran pematuhan menjadi tidak dapat dielakkan, pengkomputeran privasi adalah satu-satunya penyelesaian teknikal untuk merealisasikan "boleh guna dan tidak kelihatan" data pada masa ini, yang akan mempunyai impak yang besar kepada industri teknologi masa depan dan bidang utama ekonomi sebenar akan memberi impak yang penting. Sebagai tambahan kepada senario kewangan, perubatan dan lain-lain biasa, pengkomputeran privasi juga sedang diterokai dalam lebih banyak industri dan bidang.

Sebagai contoh, melalui pengkomputeran privasi, syarikat kuasa elektrik boleh melindungi keseluruhan kitaran hayat data grid kuasa, membenarkan data dimuat naik dengan selamat ke awan, atau disumber luar kepada penyedia perkhidmatan pengkomputeran untuk pengiraan, menyedari kuasa Mengurangkan kos dan meningkatkan kecekapan perusahaan. Platform pengiklanan menggunakan pengkomputeran privasi untuk menyulitkan data pengguna dan menjadikan data asal tidak dapat dikenal pasti, dengan itu melengkapkan penyasaran iklan dan pengesyoran diperibadikan tanpa mendedahkan maklumat peribadi Dengan menggunakan teknologi seperti pembelajaran bersekutu, mereka boleh mencapai ini tanpa berkongsi data pengguna asal secara bersama melatih model pembelajaran mesin, dan juga boleh melengkapkan pengesyoran diperibadikan dalam terminal pengguna, memastikan kesan pengesyoran sambil memaksimumkan perlindungan privasi pengguna. Pada masa hadapan, penyelesaian perlindungan privasi yang inovatif, termasuk persekitaran pelaksanaan yang dipercayai untuk peranti mudah alih, boleh mencapai pengalaman pengguna yang memuaskan dan melindungi privasi pengguna dalam perkhidmatan pengesyoran diperibadikan mudah alih, benar-benar mencapai situasi menang-menang. Dalam bidang perjalanan, pengkomputeran privasi membolehkan pengendali dan penyedia perkhidmatan menggunakan data dalam talian dalam keadaan yang disulitkan untuk menganalisis dan meramalkan keadaan trafik bandar dan keperluan perjalanan, menyediakan asas untuk penghantaran trafik dan inovasi perniagaan baharu, sambil melindungi privasi dan data pengguna. Keselamatan.

Kami telah melihat bahawa mengeluarkan sepenuhnya nilai data boleh menggalakkan inovasi revolusioner. Bayangkan sahaja produk yang lebih pintar daripada ChatGPT memasuki kehidupan kami, memahami minat dan tabiat kami serta menyediakan perkhidmatan yang diperibadikan. menjadikan kerja dan kehidupan lebih mudah dan diperibadikan berbanding sebelum ini. Dalam proses ini, pengkomputeran privasi akan berfungsi sebagai bahagian yang amat diperlukan dalam aplikasi teknologi baharu, membolehkan data kekal selamat dan terkawal sambil mencipta nilai, dan melindungi jangkaan munasabah orang ramai untuk perlindungan privasi.

Atas ialah kandungan terperinci Dilahirkan untuk data, berjuang untuk privasi: peningkatan pesat industri pengkomputeran swasta. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!