据全球知名知识产权组织incoPat报道,蚂蚁集团的隐私计算创新技术——基于可信环境的密码计算最近几天再获分布式多方安全计算系统,方法和节点,专利授权。
根据这项专利研究的结果,根据资源消耗和任务的并行拆分程度,TECC的计算速度可以提高10—100倍可以在1小时内完成上亿样本的GBDT建模训练,10分钟内完成上亿数据的SQL分析,可以为顶级数据规模带来非常友好的计算体验,达到现阶段私有计算的最佳性能效果,也可以让TECC的计算效率接近未加密数据的明文计算
图注:分布式多方安全计算系统,方法和节点,技术路线图
在数据保密时代,隐私计算被认为是同时满足数据价值流通和数据安全保护的关键技术可是,目前隐私计算的主流技术,如多方安全计算,联邦学习,可信执行环境,同态算法等,都存在安全或性能限制,尤其是计算效率和数据安全保护之间的平衡,这也是隐私计算在业界大规模应用的主要障碍之一
为解决这一问题,蚂蚁集团从2021年开始推动新一代隐私计算技术——可信密码计算的发展,创新性地将密码技术与全栈可信计算技术相融合,突破了使用单一技术的局限,获得了更高的综合能力。
蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官陶伟认为,在数据合规的挑战和数据要素流转的需求下,可信密集计算技术的综合优势为各行业数据要素的数字化转型和安全流转提供了基础设施级的解决方案,其性能优势也可以满足能源,工业互联网,等数据量巨大的行业的需求,数东数西大规模计算场景等,为隐私计算更广泛的应用做出前瞻性的技术布局,是最有希望满足秘密时代要求的隐私计算技术
陶伟介绍,目前蚂蚁集团已经完成了TECC理论体系的构建,并在私有机器学习训练,私有离线批量预测,实时预测,秘密数据分析等场景中付诸实践同时,TECC目前正在对中国信通院,BCTC等机构进行专业评估,并将在主管部门的指导下逐步开源希望业内各界人士携起手来,共同推进行业生态建设
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