데이터, 데이터 개인 정보 보호 및 데이터 보안, 클라우드 컴퓨팅 및 인공 지능의 제도의 과정에서 대규모 산업용 애플리케이션을 주변에 열려 있지 "세 가지 큰 산."
인공 지능 알고리즘의 새로운 세대로 "연방 정부의 연구"의 경우, 데이터가 로컬이 아닌, 데이터 프라이버시를 보장하기 위해 AI 모델의 효과를 향상, 일반 모델링을 달성 할 수 있으며, 데이터 사일로 및 제한은 의심 할 여지없이 것, 작은 데이터를 돌파 그것은 "세 가지 큰 산"에 걸쳐 방법 중 하나가되었다. 따라서, 연방 정부의 연구로 세계 최초의 산업용 등급의 오픈 소스 프로젝트, 또한 당사자에 의해 운명은 개발자 건물의 커뮤니티가 기대를 표명 한 가입. (FATE 오픈 소스 커뮤니티 주소 : HTTPS : //github.com/FederatedAI/FATE)
리우 양 텐센트 구름에서 - 그리고 인센티브 기여자의 도입 이후, 운명은 오픈 소스 커뮤니티 참여자 처음에 안내했다. 연방 산업 데이터 보안에 활력을 불어하는 방법? 어떻게 개인 정보 보호 실무자 운명을 평가? 닥터 류양 인터뷰에서 자신의 견해를 나타냈다.
가속 착륙 엔터프라이즈 애플리케이션을 계산 효율 70 %의 데이터를 향상
박사 리우 양이 호주 국립 대학 (Australian National University)를 졸업, 또한 클라우드 개인 정보 보호 알고리즘 부분에 대한 책임 텐센트, 텐센트 이지스 샌드 박스 선임 연구원이다. 리우 양들은 자신의 분야 실무자를 위해, 연초부터에주의하기 시작했다 "연방 정부의 연구."
따라서, 시력 자신의 분야에 FATE, 리우 양 및 텐센트 클라우드 팀에 집중하고있다. 운명에 대한 심층적 인 이해 한 후, 리우 양 텐센트 이지스 샌드 박스는 개인 정보 보호 + 분산 학습 개념을 생성하고, 운명 "데이터 보안", "데이터 개인 정보 보호", "데이터 규정 준수"를 세 가지 주요 문제를 해결하기 위해 추구하지 않는 생각 함께 점차 운명은 이지스 샌드 박스의 기능 요구 사항을 충족 사용하기 시작했다.
리우 양 후 장기간 노출, 로지스틱 회귀 알고리즘 흐름 변화와 XGBoost 매우 따라서 운명은 오픈 소스 커뮤니티 구축, 최적화 제안에 참여하기 시작했다 동의했다 - 교육 시간을 향상 대칭 아핀 대안 Paillier 암호 암호를 사용하여 70 % 이상이며, 따라서 동일한 동작 상태를 "부담." 응용 프로그램 최적화 후 운명 버전에서 미래의 합작 투자, 효율적으로, 시간 비용 데이터 작업을 줄이려면 AI의 시대에 기업의 기술 경쟁력을 향상시킬 수 있습니다.
선을 넣기 전에 임박 산업 데이터 보안
AI 응용 프로그램 시나리오, 데이터에 대한 기존의 다자간 협력 중심의 통합 프로세스, 개인 정보 보호 문제의 심각한 손실이는 요점도 AI의 기업 규모의 응용 프로그램에 중요한 장애물이된다.
보기에서 리우 양, 데이터를 파괴하는 열쇠는 여전히 문제에 대한 안전 솔루션, 즉 데이터 개인 정보 보호의 문제와 유틸리티를 손상이다. 특히, 섬에서 데이터를 보호하기 위해, 특정 "마스크"작업을 거쳐야합니다 : 암호화 효과적인 도구에 의한 영향은 횡설수설로 데이터를 변환하기 위해, 개인 정보를 저장하지만, 핵심은 사람의 손에 중대하다 유틸리티 데이터, 잡음과 혼동은, 예를 들어, 원시 데이터 일 수도 개인 차동 노이즈 그레이터, 개인 보장하지만, 사용자가 데이터 재생 유틸리티 저하 도착. 개인 정보 보호 및 중간에 도로의 유틸리티 사이의 타협을 추구하는 방법, 그것은 순환 데이터 보안의 주요 문제 중 하나입니다.
미래의 이상적인 상태, 사용자의 모든 데이터가 무료로 배포하고 수집 된 흐름 수있는 데이터, 효율적인 데이터 마이닝 작업을하지만, 개인 정보 보호 결합의 아무 의미. 지원은 일반적인 컴퓨팅 작업이 있지만, 비록 MPC에서 필드 (멀티 파티 계산, 멀티 파티 컴퓨팅 보안), 여전히 혼란 회로의 전류 산업, 신뢰할 수있는 컴퓨팅 솔루션, 더 높은 비용을 배우고, 추가 하드웨어 지원이 필요, 데이터 보안이 동맹의 형성에 도움이되지 반면, 대규모 응용 프로그램을 방해.
자신의 사용은 고전 중심 형 기계 학습 모델과 동등하므로 연방 프레임 워크의 연방 연구는 각각 하나 또는 기계 학습 알고리즘 사용자의 개인 정보 보호 변환의 각 유형에 대한 보편적이다. 반면, 연방은 사용의 용이성을 보장 비용을 기초로 안정을 배웁니다. 리우 양 기업을 위해, 연방 솔루션은 더 매력적인 학습을 제공했다, 산업, 더 편리한 작업이 안전한 데이터 연합 (EU)의 건설을 진행하기 위해 더 많은 투자를하는 개발자를 끌 것이다.
FATE 생태 × 텐센트 클라우드 데이터 보안은 미래에 예상 할 수있다
월 초 올해 때문에, 변화와 텐센트 구름 이지스 샌드 박스는 비즈니스 및 기술 교류를 수행하기 시작, 현재 이지스 샌드 박스 계산 모듈의 핵심은 운명에 의해 제공됩니다. 플랫폼에서, 양측은 긴밀하게 협력한다. 리우 양 운명 팀 프레임 워크, 알고리즘을 사용하는 경우, 효과적인 제안 운명의 오픈 소스 프로젝트를 기여하는 오픈 소스 커뮤니티 건물에 참가 인터뷰에서 말했다.
이것은으로 잘 추진 이지스 광택 제품 및 샌드 박스 운명 프로젝트에서 협력의 특별한 형태를 "상호 지원, 오픈 소스 빌드"뿐만 아니라, 다른 프로젝트 나 기술 팀에 좋은 모델 데모 제공 - - 열린 자세로 그것은 또한 산업의 발전을 높일 것, 그 자체뿐만 아니라 유익한 새로운 기술을 포용한다.
미래의 비전 리우 양, 기술 및 착륙, 예를 들어, 공저 중요한 서류 등의 서비스의 영향을 강화에 협력의 모두 깊은 수준이 될 특허를 출원하고 공동으로, 실제 기업 내 외부를 통해 "학술", "산업"의 형성을 할 수있는 두 꽃 상황이 더 나은.
건설 산업의 운명 이론 및 표준의 적용에 가입 점점 더 많은 참여자로서, 운명은 더 넓은 관점에서 안내 수밖에 없다. 이와 관련, 리우 양 보안 테이크 루트 말했다과 이지스 샌드 박스를 성장 및 데이터 운명 힘을 합쳐 가속화하고 사일로가 예상 할 수있는 데이터에 미래의 데이터 보안 동맹을 구축 할 것입니다.