翼方健数赵玺:瞄准隐私计算多场景应用 多点构建数据和计算互联网

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近年来,大数据安全与隐私保护已成为电子政务、电子商务、医疗、教育、 金融 证券、社会治理、军事国防、智慧城市等国家重大行业发展的瓶颈,被学术界、工业界以及政府机构高度关注。10月30日,业界广泛关注的第三届“大数据安全与隐私计算学术会议”在华中 科技 大学举办。本次学术会议由中国中文信息学会大数据安全与隐私计算专业委员会主办。当天的会议邀请来自中央网信办、中科院、武汉大学、北京邮电大学和兰州大学等机构的多名专家围绕”受控共享为数据应用排忧解难,隐私计算为个人信息保驾护航”主题展开讨论和交流。

翼方健数赵玺:瞄准隐私计算多场景应用 多点构建数据和计算互联网

翼方健数首席技术官赵玺受邀发表有关隐私计算应用报告,在报告中介绍了旗下正在多产业和多场景运行的隐私安全计算平台翼数坊XDP,其使命愿景及技术实现路径,获与会专家的广泛认可。

在发言中,赵玺表示,翼方健数一直致力于让天下没有难用的数据,所推出的翼数坊XDP是世界上领先的 商业 部署的隐私安全计算平台和生态系统。赵玺还将XDP所追求的技术路径“数据和计算 互联网 ”与“非一日建成的罗马”做对比,指出翼方健数正从城市级平台起步,建立多个平台节点的联盟;单点辐射至多点,扎实地提供全行业全套技术解决方案;最终通过行业洞察及系统设计能力实现“数据和计算互联网”(IoDC)建设。

翼方健数赵玺:瞄准隐私计算多场景应用 多点构建数据和计算互联网

赵玺认为,XDP的核心价值在于数据量级、适配灵活多样化、完整的解决方案和助力数据跨城市流通四点。其核心模块是自主研发的文件系统、计算引擎和DaaS。

在文件系统方面,XDP具备高可用分布式、保障绝对安全、兼容性强、无感知地提供通用接口等特性。

在计算引擎方面,XDP具备自由部署、针对安全假设和风险模型提供多种安全计算模式、通用计算能力降低开发成本等优势。

在DaaS方面,XDP提供快捷整合数据、分布式查询结构化数据、溯源高颗粒度等能力。

纵观行业,赵玺指出,隐私计算技术囊括的范围很广泛,目前市面上有三个主流的安全计算方式。其中包括由第三方硬件建立的信任机制,即TEE,Trusted Execution Environment,可信任执行环境。TEE可以保证多方的数据在一个安全可信的计算环境下进行协同运算,而不用担心所在平台的软件、操作系统等对运算的中间及最终结果进行恶意渗透。目前在TEE技术的应用当中,尽管阿里和百度的产品较为成熟,但目前大多数还仅仅将其作为IaaS产品线的一部分,提供通用计算能力。而由于大部分终端TEE应用由第三方提供且应用场景相对集中,数据协同的产品解决方案基本空白。瞄准行业和客户的痛点后,翼方健数XDP发现了很大的机会。

在综合考虑通用性和性能后,认为TEE是当前相对成熟可靠的多方数据协同技术方案之一。而多节点TEE过往的实现方式是依靠线下约定,计算任务确定后需要进行代码更改方能运作。而这一形式不但让时效性大打折扣,当数据协同的多方角色发生变化,则需要重新编译部署代码。赵玺以Intra-XDP和XDP Federation两个场景为例,通过引入“认证密钥对”的形式,完成多节点TEE的技术实现。并向与会专家介绍了翼方健数的系统实现原理。

翼方健数赵玺:瞄准隐私计算多场景应用 多点构建数据和计算互联网

翼方健数致力于让没有技术实现能力的数据协同方也能解决问题,并尽可能多地提供多种业务场景的通用能力,动态撮合不同节点的数据协同。实现多节点TEE的技术路径核心在于数据协同过程的时效性和通用性。

隐私计算是一系列加密计算技术的组合,涉及高等数学、计算机科学、密码学、网络通讯技术等学科系列,包括了多方安全计算、 区块链 技术、同态加密、零知识证明等。TEE作为一种硬件实现方式,在实际应用场景中,可以很好地服务于一些信任假设与计算需求。实现数据协作的技术路径并非唯一,隐私计算技术应当基于不同的信任假设和应用场景来选择相应的实现技术,其目标是在保证数据隐私性和安全性的情况下,实现对数据的计算与分析。

在以人工智能、大数据应用为代表的新技术周期中,不但为隐私计算技术及其实现提出了更高的挑战,同时广阔的产业应用需求正不断涌出。借此次学术会议,探讨隐私计算更多的应用可行性,实现保障数据安全的情况下释放数据价值,助推产业升级。

翼方健数总部位于上海,在北京、厦门、香港设有办事处。自创立以来,翼方健数一直致力于成为“数据和计算互联网(IoDC)”的推动者,以隐私安全计算为根,为医疗、疾控、政务、金融等行业的数据资产提供安全计算和应用开放赋能。

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