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導語：

隨著社會系統和數據量的飛躍性增加，人工智能的工程系統越來越普遍與復雜，傳統系統工程TSE（Traditional Systems Engineering）越來越難以應對，以模型化與定理化為代表的人工智能技術和人工智能軟件工程學也在快速地發展。

與此同時，人工智能對傳統計算機安全領域的研究也產生了重大影響，除了利用人工智能來構建各種惡意檢測、攻擊識別系統外，黑客也可能利用人工智能達到更快速與更精準的攻擊。除此之外，在關鍵的人工智能應用場景上，人工智能自身的安全性變得前所未有的重要，極需要構建一個不會被外界干擾而影響判斷的、可解釋的、健壯的人工智能系統。隨著量子計算時代的到來，信息系統的安全也將遇到前所未有的挑戰。

本系列分6個部分概要說明從智能系統的安全要素，以及深蘭科技在作為后量子時代的國家戰略科技儲備的超同態加密算法以及超同態加密計算芯片的研究與開發。

1． 智能系統的安全要素

2． 人工智能系統安全的課題與技術框架

3． 數字貨幣與區塊鏈

4． 量子計算

5． 同態加密

6． 超同態加密

同態加密

同態加密是密碼學領域自1978年以來的經典難題，也是實現數據隱私計算的最關鍵技術，在云計算、區塊鏈、隱私計算等領域均存在著實際的應用需求與可行的解決方案。

同態加密是實現數據“可算不可見”的隱私計算技術。同態加密（HE： Homomorphic Encryption）指滿足密文同態運算性質的加密算法，即數據經過同態加密之后，對密文進行特定的計算，密文計算結果在進行對應的同態解密后得到明文，該過程等同于對明文數據直接進行相同的計算，實現數據的“可算不可見”。

1978年，Rivest Adleman（“RSA”中的“R”和“A”）和Michael Dertouzos提出了全同態加密的構想，自此成為了密碼學研究領域的一個公開難題。2009年9月克雷格·金特里（Craig Gentry）的論文從數學上提出了“全同態加密”（英語：Fully Homomorphic Encryption）的可行方法，即可以在不解密的條件下對加密數據進行任何可以在明文上進行的運算，使這項技術獲取了決定性的突破。目前正在此基礎上研究更完善的實用技術，同態加密對信息技術產業具有重大價值。

未完待續

作者：沙文灝

深蘭科技首席數據科學家

戰略委員會戰略技術專家

深蘭科學院智能社會研究院院長

在人工智能領域基于豐富的系統實踐編著了《數字化戰略導論》、《人工智能實踐方法論》、《構建大規模IoT系統的方法論》，并參與了上海市的十四·五人工智能產業規劃的制定。

曾經擔任歐洲最大咨詢機構源訊（AtoS）大中國區首席＆業務總監、日本前3位著名戰略咨詢公司CDI日本總部全球首席，在咨詢領域具有33年以上豐富經驗，擁有高于95％的項目成功率。曾任日本外務�。↗ICA）專家、日本電氣學會信息化委員會委員，在日本出版了兩本信息化專著和教材。