本報記者 李冰
5月28日,360數科隱私保護與安全計算研究院院長沈赟在“科技賦能隱私合規”研討會上表示,當前隱私計算主要的技術分類有可信執行環境TEE、安全多方計算、同態加密以及差分隱私四類。根據應用場景不同,將四種技術與場景有機結合,就能更靈活地保護信息安全。
但主流的傳統聯邦學習訓練模型對服務器與傳輸量有著不低的要求。為了解決這一問題,360數科自主研發分割式神經網絡,這一技術框架輸出層數據的維度遠小于原始輸入層的維度,即使輸出層的數據沒有加密也無法反推原始輸入層的數據,從而在框架設計上杜絕了數據泄露的問題。由于輸出層數據的維度較小,也可以大幅降低服務器端的計算量與內存使用量,減少網絡傳輸量,降低對帶寬的要求。
“我們一直以來都在做一些技術上的創新。在隱私數據保護領域,使用神經網絡算法更加靈活,可以把不同類型數據提取出來,在統一架構下去學習,效率上能夠大幅提升。”沈赟表示。
(編輯 孫倩)
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