共建隐私计算生态,蚂蚁开源可信隐私计算框架“隐语”并设立CCF专项科研基金

云计算
7月4日,蚂蚁集团宣布面向全球开发者正式开源可信隐私计算框架“隐语”。

7月4日,蚂蚁集团宣布面向全球开发者正式开源可信隐私计算框架“隐语”。开源发布会由中国信通院隐私计算联盟支持,中国科学院院士、密码学家王小云,中国银行业协会首席信息官高峰、中国信通院云大所所长何宝宏、中国计算机学会秘书长唐卫清及副秘书长王新霞等嘉宾现场及在线参与。会上,蚂蚁集团和中国计算机学会(简称,CCF)联合设立“CCF—蚂蚁隐私计算专项科研基金”,将致力于隐私计算前沿技术研究。

图:蚂蚁集团开源可信隐私计算框架“隐语”

发布会上,蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官韦韬和中国信通院云大所所长何宝宏、浙江大学网络空间安全学院院长任奎、上海交通大学教授郁昱、LVS开源项目创始人章文嵩共同启动,成立了“隐语开源指导委员会”。

在数据要素流通大背景下,行业面临网络空间安全与数据安全的新挑战。隐私计算是兼顾数据安全和数据流通的关键技术,涵盖了密码学、系统安全、机器学习、可信硬件等多种学科,包含多方安全计算(MPC)、联邦学习(FL)、可信执行环境(TEE)、可信密态计算(TECC)等多种技术路线,涉及众多专业技术栈,要实现完善并保障安全并非易事。在数据密态时代各个行业各种场景的实际应用中,往往是多条技术路线相结合,单一的隐私计算技术框架难以适用于复杂和交叉的场景。如果每遇到一个新场景,都需要从头开发,不但技术资源重复浪费,而且数据安全和隐私合规很难保证,成为了隐私计算大规模落地应用的阻碍之一。

“隐语”是蚂蚁集团历时6年自主研发,以安全、开放为核心设计理念,通过良好可扩展的架构设计,用一套通用框架统一支持了当前包括MPC 、FL、TEE、HE、DP在内的多种主流隐私计算技术,并可对多种技术进行灵活组合,支持TECC等创新隐私计算技术,针对不同应用场景提供不同的解决方案。

 “隐语”开源协议选择了Apache-2.0,代码托管在Github及Gitee。目前,“隐语”已向社区开放了多方安全计算和联邦学习的核心代码。对于算法/模型研发开发者,可以使用隐语提供的编程能力,方便快捷地将更多算法和模型迁移来,并得到隐私保护增强。对于底层安全开发者,可将底层密码/安全研究成果嵌入隐语,完善密态设备的能力、性能和安全,转化实际业务应用。

经过蚂蚁集团内部大规模业务以及外部金融、医疗等场景的成功应用,“隐语”打造了卓越的安全性和性能,可支持大规模数据集,曾获得中国信通院颁发的“星河案例奖”,CCF科学技术奖科技进步优秀奖,中国网络空间安全协会 “数据安全典型实践案例”,入选了工信部2021年大数据产业发展试点示范项目名单等。

与会专家认为,我国发展自研技术迫在眉睫,各方应加快形成合力推动信息技术应用创新产业发展的步伐。蚂蚁集团将沉淀多年的可信隐私计算框架“隐语”进行开源,旨在汇聚多方形成技术合力,推动整个行业隐私计算技术的发展。

在本次发布会上,中国计算机学会秘书长唐卫清、蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官韦韬共同宣布,联合设立“CCF—蚂蚁隐私计算专项科研基金”,推进隐私计算前沿探索与技术落地,搭建产学研合作平台,支持学者开展与产业结合的前沿科研工作。

图:蚂蚁集团联合CCF设立“CCF—蚂蚁隐私计算专项科研基金”

该基金将在未来一个月内面向全球富有创新思维与研究能力的学者,开放“开源隐私计算平台的安全性研究”、“隐私保护下的端云推荐模型”、“后量子MPC研究”等16个隐私计算相关前沿探索类课题和11个实践论证类课题,为隐私计算研究产出前沿、高质量的学术研究成果。


责任编辑:赵立京
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