瑞莱智慧发布全新升级的隐私保护计算平台RealSecure,为首款编译器级产品

在第四届全球智博会期间,瑞莱智慧发布了全新升级的隐私保护计算平台RealSecure。据介绍,RealSecure平台是一款基于安全多方计算、联邦学习、可信执行环境等技术打造的数据安全共享基础设施,通过将计算环节移动到数据端,实现“数据可用不可见”。

蓝鲸TMT频道9月17日讯,在第四届全球智博会期间,瑞莱智慧发布了全新升级的隐私保护计算平台RealSecure。

据介绍,RealSecure平台是一款基于安全多方计算、联邦学习、可信执行环境等技术打造的数据安全共享基础设施,通过将计算环节移动到数据端,实现“数据可用不可见”。瑞莱智慧合伙人朱萌介绍道,“数据不出库,模型多跑路”是该平台的核心功能,在数据不出本地、无中间方作为协调者的前提下,完成多方参与的模型训练并获得可投入生产的模型,既保障数据隐私安全,又以AI的方式驱动整个数据处理闭环。

朱萌表示,隐私计算正成为一项必备的技术基础,此次发布的平台能够在确保数据隐私保护的前提下促进数据流通,实现“数据不出库、模型多跑路”,以保护数据隐私和数据安全,为人工智能等创新应用提供更好的数据环境,更高效的挖掘数据价值。

朱萌分析道,隐私计算不同于传统机器学习,是分布式与可信芯片、密码学、人工智能三个领域的结合,在投入商用的过程涉及技术适配的工作。具体来说,大部分隐私计算的技术栈在遇到不同算法时,需要堆人力对算法进行一对一的剖析和改写,来将其联邦改造或“隐私计算化”,这就导致这项工作成为一项劳动密集型工作,投入与代价之大。

针对这一痛点,瑞莱智慧的RealSecure平台通过自研的隐私保护AI编译器架构实现与传统算法的自动编译和一键适配。通过将隐私保护计算算法公式表达向更细颗粒度解构,解构成“算子”,基于算子的灵活组合来自动将普通机器学习算法程序转换为分布式的隐私安全程序,摆脱重复改写的繁琐工作,实现机器学习生态与隐私保护计算生态的相统一。

“传统的做法可理解为‘雕版印刷’,RealSecure平台实现的是‘活字印刷’,兼容主流机器学习算法,无需改写,只要调用函数,在编译器里重新编译一遍就可以。”朱萌解释道,“可以让数据科学家以最熟悉的方式使用隐私计算,大幅提升易用性,这也是加速隐私计算落地的最优路径。”

随着市场日趋成熟,应用侧对隐私计算的关注焦点,已从单点能力转移到了对综合能力要求更高的场景落地层。因此,瑞莱智慧打造了“平台+数据+场景”的一站式隐私计算解决方案,推动隐私计算从功能论证阶段迈向业务落地闭环。

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