同盾李晓林教授:隐私计算技术将呈现融合统一趋势

文章正文
2020-07-31 09:44

近日,记者采访了同盾科技合伙人、副总裁兼人工智能研究院院长、美国佛罗里达大学终身教授李晓林,他分享了自己关于“隐私数据保护、隐私计算”等前沿科学领域及其场景化应用的观点。

李晓林表示,隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法。随着数据隐私保护的法规出台和执行,隐私计算将会得到更广泛的关注。

为此,同盾科技提出了“知识联邦”的概念,作为一个统一的、层次化的框架体系,支持安全多方检索、安全多方计算、安全多方学习(联邦学习)、安全多方推理等技术方案。

李晓林介绍,知识联邦主要解决了数据割裂和数据安全问题,同时实现知识发现和归纳。知识联邦是一个国产原创、自主可控、国际领先的框架体系。

以此衍生出来的同盾智邦平台是基于知识联邦体系实现的安全多方应用平台,该平台还实现了数据接入标准化和数据安全交换协议,可以让数据提供者轻松地进行联邦合作。

李晓林还表示,知识联邦理论体系未来将在金融场景中所有需要多方参与建模、知识共享的场景应用,尤其是针对个人的贷前风险防控和多头共债中。

其次,在国家关注的政务大数据上,知识联邦是一种很好的解决方案,通过知识联邦可以帮助政府实现安全的数据虚拟融合,实现数据联邦检索,在保护个人信息的情况下,建立政府数据向社会开放的安全渠道。

此外,在智慧城市建设发展中,知识联邦同样可以发挥重要的作用。例如在车联网,通过知识联邦可以保护车主行为习惯的前提,让每辆车辆与周边车辆保持安全的信息交流,为自动驾驶形成助力。在社区监控、疫情普查或智能门禁中,利用知识联邦可以将区域或家庭监控系统与公安的犯罪嫌疑人数据库连通,通过本地计算分析,在保护过往行人的隐私情况下,对发现的潜质嫌疑人及时报警。(古月)

(责编:王紫、刘佳)

文章评论