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8月27日，在瑞萊智慧舉辦的“數據安全與隱私計算”專題研討會上，瑞萊智慧CEO田天發表了題為《助力數據安全流通·促進釋放數據價值》的主題報告，深度解析了數據流通與數據安全的重要性，圍繞在隱私保護的前提下，如何不斷挖掘數據價值，創造出能力更強的人工智能應用系統發表了自己的思考并提出解決方案。

瑞萊智慧CEO田天

隨著人工智能等新技術的發展，基于大數據創造出大量新場景新價值，數據本身的底層價值快速井噴，快速推動著新業態新模式的發展，因此應用更多數據，特別是在多方之間形成數據的共享，用更多數據來創造更大的價值成為必然趨勢，這是來自價值端的快速增長。但是由于種種原因所造成的“不敢共享”、“不愿共享”、“不能共享”成為目前數據應用的最大困境。同時，在安全側，隨著法律法規的逐步完善以及行業標準的制訂，對安全的要求也在快速井噴，造成數據的價值和安全性之間的鴻溝，中間的矛盾也愈演愈烈。

面對“安全”與“發展”之間的二元對立，田天指出“可用而不可見”的隱私計算技術正是解決這一困境的技術手段或者必備的技術基礎。隱私計算主要是解決數據“鏈接”問題，打開數據通路，讓更多數據能夠被使用，但打破數據孤島，挖掘數據價值，不能脫離場景而存在，需要所有的隱私計算圍繞人工智能在內的應用場景去產生。

一、發展隱私計算，安全先行

伴隨著人工智能的發展，隱私計算也將會得到廣泛應用，圍繞隱私計算的核心要點可以分三個方面：安全性、性能、場景價值，安全性和性能可以歸為隱私計算的基礎層，場景價值歸為應用層。安全層又是基礎層的核心，因此安全是隱私計算發展的基石。

安全性首先要求做到技術的安全可論證，田天表示：隱私計算支持人工智能的全流程可以分三個不同環節：

事前：首先分析協議模型是不是符合做隱私計算的架構，涉及到密碼學和人工智能的部分，需要考慮分別用什么技術標準和技術基礎設施做支撐，然后利用邏輯回歸的模型，找到對應的隱私計算版本；

事中：進行數據的抓包監測，確定中間流通以及計算結果完全符合我們的規范；

事后：整個計算過程能夠經過運算日志的統計，可以進行事后審計，確保安全性和性能和計算效果，滿足整個任務的設計。

其次，安全攻防也是隱私計算支持人工智能的一個重要方面。田天進一步介紹：越復雜的系統安全隱患也越多，特別是在基于隱私計算的人臉識別，所有的計算是密文數據，比如黑客使用人臉識別完全可以把加入干擾信息的數據輸入到系統，從而讓系統出錯，但是因為系統是基于隱私計算，作為計算方沒有辦法看到用戶輸出什么數據，對模型本身的安全也產生威脅，所以人工智能模型和算法的安全性和隱私計算的數據安全是密切融合在一起的，只有這幾方面得到解決才能真正支持安全合規的人工智能系統，包括在數據、模型等層面滿足使用的需求。

二、釋放數據價值，解決“安全”煩惱

基于對“安全”的深度思考，瑞萊智慧發布了RealSecure，是業界首款支持AI編譯器級別的隱私計算平臺，整個系統由人工智能和密碼學雙院士團隊共同打造世界首發，集合了當下人工智能和密碼學方面最頂尖的學術水平，能夠支持更多的人工智能算法和人工智能場景。

田天介紹道：“RealSecure考慮到了數據模型的各個層面，在業界達到最高的安全性，其次可以確保極高的性能，保證在更多場景中得到應用。經測算，RealSecure隱私計算的執行速度是高于業內的平均水平10倍量級以上，是目前最快的隱私計算系統。在應用層的場景使用方面，RealSecure可以打通不同的數據生態，包括運營方等數據，實現賦能不同的應用場景，包括賦能智慧營銷和智慧風控，支持企業以及不同的政府機構完成數字化轉型，創造更多的人工智能應用場景。”

RealSecure在實際應用場景中也得到了檢驗，瑞萊智慧幫助某家大型銀行機構對子公司不同的用戶信息進行了打通，實現在集團內各個子公司的信息畫像，從而對用戶進行風險定級，幫助子公司形成數據價值共享。對所存在的交叉風險，可以利用多方安全計算進行綜合評估，來實現對每個個體進行研判從而精準的推送預警，最終幫助其定位上萬名高風險的客戶，避免風險進一步惡化。

未來，瑞萊智慧堅持以應用場景為核心，不斷打磨隱私計算產品，提升產品性能，在更廣領域的數據挖掘及人工智能應用中發揮更大作用。