密码学与隐私计算在人工智能行业中的实践  

作　　者：史俊杰 谢翔 

机构地区：[1]矩阵元技术(深圳)有限公司,广东深圳518067

出　　处：《人工智能》2020年第6期54-61,共8页Artificial Intelligence View

摘　　要：AI的发展离不开高质量的数据源,而数据所代表的内容与个人隐私、安全息息相关,随着数据泄露事件的频发,数据安全正得到了越来越多的关注。如何兼顾数据的流动、分享与个人隐私的保护?如何令不同数据拥有方以安全有效的技术手段共同训练使用AI模型?近年来,以密码学为代表的隐私计算技术为这些问题提供了可能的解决方案。本文首先介绍这一问题的背景和主要特点;然后结合开源隐私计算框架Rosetta,介绍在金融、人脸识别等场景中,如何赋能AI系统以隐私保护的能力;最后简述该领域的未来发展趋势。

关 键 词：隐私计算 数据安全 隐私保护机器学习系统 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F83[自动化与计算机技术—控制科学与工程]