訂閱
糾錯
加入自媒體

春節(jié)特輯 | 隱私計算在金融領(lǐng)域應(yīng)用發(fā)展報告2021

隱私計算金融應(yīng)用典型案例

(一)同盾科技

在零壹智庫調(diào)研中接觸到的隱私計算廠商當中,同盾科技的理論和產(chǎn)品體系是最為系統(tǒng)的。

同盾科技的隱私計算戰(zhàn)略不僅僅聚焦于隱私計算的技術(shù)發(fā)展,而是構(gòu)建面向下一代可信AI平臺,提出了全新的理論體系,并且形成了系統(tǒng)的產(chǎn)品架構(gòu)和技術(shù)生態(tài)。

1.1 同盾科技知識聯(lián)邦理論體系

同盾科技提出“知識聯(lián)邦”的框架體系,作為一個統(tǒng)一的、層次化的框架體系,它支持安全多方檢索、安全多方計算、安全多方學(xué)習(xí)(聯(lián)邦學(xué)習(xí))、安全多方推理等技術(shù)方案。以層次化的方式,將隱私計算的幾個主要流派都融合在知識聯(lián)邦中。

知識聯(lián)邦是打造數(shù)據(jù)安全的人工智能生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ),也是未來通向下一代可信人工智能的必由之路。2019年末,同盾科技發(fā)布《知識聯(lián)邦白皮書》,對知識聯(lián)邦的背景、定義、平臺、挑戰(zhàn)、場景應(yīng)用以及未來發(fā)展前景進行了全方位、全景式剖析。

圖:同盾科技知識聯(lián)邦理論體系示意圖

(1)知識聯(lián)邦的四大層次:

知識聯(lián)邦是一個國產(chǎn)原創(chuàng)、自主可控、國際領(lǐng)先的框架體系。知識聯(lián)邦的領(lǐng)先之處在于,它是面向下一代人工智能技術(shù)發(fā)展的理論創(chuàng)新,F(xiàn)有的人工智能技術(shù)主要是將數(shù)據(jù)聯(lián)合起來進行分析,而知識聯(lián)邦主張不僅將數(shù)據(jù)聯(lián)合起來進行分析,還要將更多的認知、知識聯(lián)合起來進行分析,從而推動人工智能技術(shù)的進步。

在理論層面,知識聯(lián)邦包含四個層級:信息層、模型層、認知層和知識層。在每個層級中,聯(lián)邦的對象不同,應(yīng)用目的也不相同。

信息層:主要發(fā)生在聯(lián)邦的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)到第三方的服務(wù)器之前,需要先把所有數(shù)據(jù)加密,或通過某種形式轉(zhuǎn)換成為有價值的信息。信息層更多應(yīng)用在聯(lián)邦計算的過程中,比如金融經(jīng)常出現(xiàn)的多頭共債問題,比如A/B test,都可以在信息層完成。

模型層:發(fā)生在模型訓(xùn)練過程中,跟之前提到的聯(lián)邦訓(xùn)練的過程實際上是一致的。用本地數(shù)據(jù)訓(xùn)練本地模型,把模型參數(shù)變化加密之后,傳送到第三方進行聚合。

認知層:也發(fā)生在模型訓(xùn)練過程中,但并不把模型參數(shù)聚集在一起聯(lián)動,而是把局部訓(xùn)練之后產(chǎn)生的粗淺認知進行聯(lián)邦,變得更合理。即在每一個參與方訓(xùn)練本地的數(shù)據(jù),提取本地的模型的特征表達,加密之后上傳到第三方服務(wù)器,實現(xiàn)集成。

知識層:前面形成很多認知結(jié)果之后,把它存成知識庫。這種知識庫其實每一家機構(gòu)都有,能夠組成一個知識網(wǎng)絡(luò)。如果在知識網(wǎng)絡(luò)上不斷推理和演繹,挖掘出更有價值的知識,能提前預(yù)判事情的發(fā)生,最終形成合理決策。

(2)同盾科技知識聯(lián)邦技術(shù)特點

生態(tài)完備:擁有包括數(shù)據(jù)提供者,數(shù)據(jù)使用者,模型使用者,模型提供者,還有整體服務(wù)的提供者和服務(wù)使用者多個參與主體;擁有各種服務(wù)平臺和生態(tài):公有云、私有云、專有云和本地部署。

高度開放性:為了把知識聯(lián)邦能夠最大化的普及和采納,采取全面開放的方式,并率先提出多項領(lǐng)先的開放性協(xié)議。

1.2 同盾知識聯(lián)邦產(chǎn)品體系

承載知識聯(lián)邦理論體系的商業(yè)化落地產(chǎn)品,就是同盾科技所建立的可信AI生態(tài)平臺的基礎(chǔ)設(shè)施——智邦平臺(iBond)、開放互聯(lián)參考模型(FIRM)和天啟可信AI開放操作系統(tǒng)(InceptionAI)。

1.2.1 工業(yè)級應(yīng)用產(chǎn)品智邦平臺(iBond)

智邦平臺,能夠把數(shù)據(jù)要素方保護起來,安全地使用這些數(shù)據(jù)、能夠切斷數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移,不需要原始數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移、也不需要匯聚到科技公司或者互聯(lián)網(wǎng)巨頭。

在平臺中同盾還實現(xiàn)了數(shù)據(jù)接入標準化和數(shù)據(jù)安全交換協(xié)議,可以讓數(shù)據(jù)提供者輕松地進行聯(lián)邦合作。

1.2.2 開放互聯(lián)參考模型(FIRM)

開放聯(lián)邦系統(tǒng)互聯(lián)參考模型,即FIRM (open Federated system Interconnection Reference Model),該系統(tǒng)分為五層:平臺層、通信層、數(shù)據(jù)交換層、算法層和應(yīng)用層。

FIRM將每層的功能定義與實現(xiàn)細節(jié)區(qū)分開來,使它具有普遍的適應(yīng)能力。理論上,F(xiàn)IRM中每一層都建立在它的下層之上,向它的上一層提供一定的服務(wù),而把如何實現(xiàn)這一服務(wù)的細節(jié)對上一層加以屏蔽。為此,需要針對每一層定義標準化的協(xié)議規(guī)范,并在協(xié)議中詳細描述該層所提供的服務(wù)和動作,以保證提供有效的服務(wù)。

其中,F(xiàn)LEX (Federated Learning EXchange)協(xié)議是一套標準化的聯(lián)邦協(xié)議,是可信AI的HTTPS,能夠合規(guī)安全使用數(shù)據(jù)而不改變數(shù)據(jù)的所有權(quán)。它是FIRM體系中數(shù)據(jù)交換層的一種實現(xiàn)范例。

未來,同盾科技也將發(fā)布FIRM體系算法層和應(yīng)用層的參考實現(xiàn):咖啡因算法庫Caffeine和聯(lián)邦信使應(yīng)用接口SAFE(Service Ambassador for Federation)。

1.2.3 InceptionAI天啟可信AI開放操作系統(tǒng)

為了更好的服務(wù)知識聯(lián)邦各環(huán)節(jié)的開發(fā)者、服務(wù)提供者和使用者,更全面地支持互聯(lián)互通、協(xié)同發(fā)展,同盾進一步提出了“InceptionAI天啟可信AI開放操作系統(tǒng)”。這一系統(tǒng)不僅實現(xiàn)了用戶和各種傳統(tǒng)硬件資源之間的交互,更管理了知識聯(lián)邦中各種任務(wù)聯(lián)盟進程和安全合規(guī)的虛擬大數(shù)據(jù)。

作為可視化、易使用的業(yè)務(wù)操作系統(tǒng),除了用戶熟悉的Mac或視窗桌面,天啟InceptionAI具備三個顯著特點:
首先,它構(gòu)建了一個開放互聯(lián)的知識聯(lián)邦生態(tài)!伴_放互聯(lián)參考模型(FIRM)”中的通信層、數(shù)據(jù)安全交換層、算法層、應(yīng)用層中的模塊都可以替換,開放給第三方開發(fā)。

第二,為了繁榮生態(tài),天啟開放聯(lián)邦市場,提供數(shù)據(jù)商店(數(shù)據(jù)要素市場)、算法商店、模型商店和應(yīng)用商店。這些開放市場極大的方便了數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素的充分流通、使用、定價;也極大的方便中小企業(yè)利用天啟的系統(tǒng)功能,快速開發(fā)豐富、有特色的服務(wù)和應(yīng)用,可以類比移動App的廣泛普及。同時,它通過開放協(xié)議,開放標準來確保安全的數(shù)據(jù)交換是可信AI的最基礎(chǔ)功能,不可或缺。

第三,天啟內(nèi)嵌監(jiān)管中心,提供一系列基礎(chǔ)工具和可視化應(yīng)用,為監(jiān)管科技的發(fā)展與落地提供支撐。第三方中小企業(yè)也可以開發(fā)天啟App提供各個領(lǐng)域的專有監(jiān)管工具,滿足各個行業(yè)各個層次的監(jiān)管需求。

高度開放的天啟操作系統(tǒng),通過開放聯(lián)盟、開放標準、開放協(xié)議、開放互聯(lián)、開放源碼,希望打造一個開放社區(qū),建立可信AI生態(tài)。

1.3 同盾發(fā)起成立開放聯(lián)盟:知識聯(lián)邦產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟(AKF)

2020年10月,由同盾科技牽頭成立了知識聯(lián)邦產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟。同盾希望通過開放聯(lián)盟方式,將知識聯(lián)邦通過產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟的方式,把產(chǎn)業(yè)界學(xué)、術(shù)界聯(lián)合起來,力圖將從學(xué)界產(chǎn)生的想法,反哺給企業(yè)界,企業(yè)界也能把一些需求和場景開放給研究院研究,雙方共同打造可信AI。

1.4 同盾隱私計算商業(yè)價值及未來布局

(1)同盾隱私計算產(chǎn)業(yè)布局

首先在金融領(lǐng)域,同盾積極探索更多的落地場景。金融場景中所有需要多方參與建模、知識共享的場景都可以應(yīng)用知識聯(lián)邦。尤其是針對個人的貸前風險防控、反欺詐、反洗錢和多頭共債中。

其次,在國家關(guān)注的政務(wù)大數(shù)據(jù)上,通過知識聯(lián)邦可以幫助政府實現(xiàn)安全的數(shù)據(jù)虛擬融合,實現(xiàn)數(shù)據(jù)聯(lián)邦檢索,在保護個人信息的情況下,建立政府數(shù)據(jù)向社會開放的安全渠道。同時,可以為各部門行政審批事項梳理和業(yè)務(wù)流程再造提供支持。

此外,在智慧城市建設(shè)發(fā)展中,知識聯(lián)邦同樣可以發(fā)揮重要的作用。例如在車聯(lián)網(wǎng),通過知識聯(lián)邦可以保護車主行為習(xí)慣的前提,讓每輛車輛與周邊車輛保持安全的信息交流,為自動駕駛形成助力。在社區(qū)監(jiān)控、疫情普查或智能門禁中,利用知識聯(lián)邦可以將區(qū)域或家庭監(jiān)控系統(tǒng)與公安的犯罪嫌疑人數(shù)據(jù)庫連通,通過本地計算分析,在保護過往行人的隱私情況下,對發(fā)現(xiàn)的潛質(zhì)嫌疑人及時報警等。

部分落地情況:同盾與電網(wǎng)企業(yè)通過智邦平臺合作,在保護數(shù)據(jù)隱私的基礎(chǔ)上分析企業(yè)的電力使用情況,為中小微企業(yè)提供征信判斷依據(jù),幫助銀行做好中小微企業(yè)的信用風險分析;保險金融營銷領(lǐng)域,幫助某銀行從海量客群中挖掘潛在保險用戶,有效提升銀保營銷轉(zhuǎn)化率,提高保險銷量產(chǎn)品和渠道的多樣性。

(2)同盾隱私計算海外布局:
目前同盾隱私計算已經(jīng)落地東南亞、北美、南美等多個地區(qū)。同盾在美國硅谷設(shè)立認知實驗室,在加拿大設(shè)立北美智能風控實驗室,探索風控及相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)應(yīng)用和商業(yè)創(chuàng)新的路徑。

(二)星云Clustar

星云Clustar是國內(nèi)率先開展隱私計算技術(shù)實現(xiàn)與應(yīng)用探索的公司,專注金融場景提供隱私計算全棧技術(shù)服務(wù),以IEEE聯(lián)邦學(xué)習(xí)標準工作組秘書長單位牽頭完成聯(lián)邦學(xué)習(xí)首個國際標準認證發(fā)布,其算力加速能力處于行業(yè)領(lǐng)先地位,核心產(chǎn)品星云隱私計算平臺已實現(xiàn)商業(yè)化。星云Clustar目前與招商銀行、建設(shè)銀行、微眾銀行等技術(shù)實踐領(lǐng)先的金融機構(gòu)達成深度合作,共同解決金融場景的數(shù)據(jù)安全及數(shù)據(jù)價值共享難題。

星云Clustar創(chuàng)始人陳凱為香港科技大學(xué)教授,香港人工智能與機器人學(xué)會副理事長、網(wǎng)絡(luò)及AI系統(tǒng)領(lǐng)域世界權(quán)威專家,核心團隊來自香港科技大學(xué)、北京大學(xué)及中科院等知名院校,以及騰訊、阿里巴巴、微軟、IBM等知名企業(yè)的行業(yè)專家。

目前,星云Clustar研發(fā)人員占比超80%,均來自于全球各大知名院;蚱髽I(yè)。研發(fā)團隊先后在IJCAI、IEEE等頂會和期刊上發(fā)表了多篇論文,并形成了一系列專利成果。截至2021年7月,星云Clustar累計申請專利多達91項。根據(jù)專利檢索平臺incopat數(shù)據(jù),星云Clustar 隱私計算技術(shù)專利申請量(包含隱私計算&聯(lián)邦學(xué)習(xí)&同態(tài)加密)在全網(wǎng)排名第9(含各大高校及大型互聯(lián)網(wǎng)公司),作為獨立技術(shù)公司排名第1 。

2021年5月,星云Clustar宣布完成1100萬美金A+輪戰(zhàn)略融資。在該輪融資后,星云Clustar將持續(xù)加大技術(shù)研發(fā)投入并深耕金融服務(wù)場景。

在產(chǎn)品方面,為滿足數(shù)據(jù)應(yīng)用流通與隱私保護需求,星云Clustar基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)與各類創(chuàng)新技術(shù),形成了包括星云隱私計算平臺、安全數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)融天鑒系統(tǒng)、FPGA加速卡等軟硬件產(chǎn)品在內(nèi)的一系列創(chuàng)新成果?商峁⿵暮A靠尚虐踩珨(shù)據(jù)接入、多源數(shù)據(jù)融合隱私計算、權(quán)限管理以及數(shù)據(jù)通信存證審計、數(shù)據(jù)加密與算力加速的軟硬件“一站式”服務(wù),解決機器學(xué)習(xí)框架環(huán)境配置、IT部署能力要求高,數(shù)據(jù)資源申請周期長、數(shù)據(jù)必須明文傳輸,模型訓(xùn)練操作門檻高、模型結(jié)果復(fù)雜難于查看以及訓(xùn)練過程中審計存證難等問題。整個產(chǎn)品體系,可以進一步提升隱私計算在實際應(yīng)用場景中的效果、安全性與性能。

圖:星云Clustar隱私計算全棧解決方案邏輯架構(gòu)圖

1、星云數(shù)融天樞數(shù)據(jù)安全網(wǎng)絡(luò)(SDN)

星云數(shù)融天樞數(shù)據(jù)安全網(wǎng)絡(luò)SDN(Security Data network)為數(shù)據(jù)應(yīng)用方和數(shù)據(jù)源方提供安全、合規(guī)、高效的數(shù)據(jù)安全網(wǎng)絡(luò)。由底層安全計算框架和軟件應(yīng)用層構(gòu)成,分為數(shù)據(jù)源方客戶端和數(shù)據(jù)應(yīng)用方客戶端,幫助B端企業(yè)實現(xiàn)基于隱私計算的聯(lián)邦學(xué)習(xí)建模任務(wù),提升業(yè)務(wù)效能;同時幫助數(shù)據(jù)源企業(yè)激活數(shù)據(jù)資產(chǎn),實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值運營。SDN的搭建,使得數(shù)據(jù)應(yīng)用方通過隱私計算技術(shù)合法合規(guī)地調(diào)用到更多的外部數(shù)據(jù),提升業(yè)務(wù)效果。

2、數(shù)融天鑒系統(tǒng),創(chuàng)新“聯(lián)邦學(xué)習(xí)審計”

目前,聯(lián)邦學(xué)習(xí)的應(yīng)用對安全性的需求與日俱增。聯(lián)邦學(xué)習(xí)中,參與方具有審計所有出入通信/流量的需求,以進一步確保通信和計算的安全性。然而,市面上尚未出現(xiàn)專門用于聯(lián)邦學(xué)習(xí)審計的軟件或產(chǎn)品。
具體地說,聯(lián)邦學(xué)習(xí)任務(wù)可能受到控制流、算法流、數(shù)據(jù)流三個層次的攻擊。這些攻擊有可能導(dǎo)致聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法執(zhí)行停止、模型訓(xùn)練被破壞或者泄露隱私。

為了解決聯(lián)邦學(xué)習(xí)中缺乏用于審計的軟件的問題,星云Clustar提出了一種用于聯(lián)邦學(xué)習(xí)審計的軟件架構(gòu)——數(shù)融天鑒系統(tǒng)。天鑒系統(tǒng)將會布署在聯(lián)邦學(xué)習(xí)參與方的通信模塊上。在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的任務(wù)中,天鑒系統(tǒng)會抓取所有出入當前參與方的數(shù)據(jù)流量并進行審計,并報告給管理員,進一步確保通信和計算的安全性。

3、星云隱私計算算力解決方案

星云隱私計算算力解決方案采用了自研的高性能加速網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與自研業(yè)界首個異構(gòu)加速方案,大幅強化分布式計算的通信效率與計算能力,突破傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)通信中算力在多點間不能有效橫向擴展的瓶頸,實現(xiàn)50-70倍的單點算力提升,將計算節(jié)點之間的延遲縮短3倍以上,功耗節(jié)約70%以上,解決隱私計算因使用同態(tài)加密而產(chǎn)生的計算壓力與時延問題。

在隱私計算領(lǐng)域,星云Clustar是算力提升的高手。星云Clustar創(chuàng)始人陳凱預(yù)計,未來通過軟硬件的進一步優(yōu)化,可使這個倍數(shù)變?yōu)?00倍以上,從而使隱私計算技術(shù)進入更多的應(yīng)用場景。

作為開源聯(lián)邦學(xué)習(xí)生態(tài)FATE一員,微眾銀行人工智能部副總經(jīng)理、FATE技術(shù)指導(dǎo)委員會主席陳天健曾評價,技術(shù)委員會中,“星云Clustar是性能擔當”。

在深厚的技術(shù)積累的基礎(chǔ)上,星云Clustar還在落地布署上進行了優(yōu)化——星云FPGA加速卡支持云端布署。這在應(yīng)用中有幾個方面的優(yōu)勢:

第一,F(xiàn)PGA云上環(huán)境完備,包括算力、帶寬、存儲等,能方便快捷地布署及應(yīng)用。

第二,云端海量數(shù)據(jù)能直接在云端訓(xùn)練,無需本地存儲和傳輸,能大大提升訓(xùn)練效率。

第三,F(xiàn)PGA云能耗比相較于GPU提升45%以上 (FPGA單卡對比Tesla V100 GPU)。

第四,在中美貿(mào)易的戰(zhàn)的大環(huán)境下,自研設(shè)備難度和時間成本過大,使用云上算力加速無需置備昂貴的服務(wù)器以及相關(guān)設(shè)備,節(jié)約成本。

從技術(shù)維度上講,算力將成為隱私計算后續(xù)發(fā)展的最核心的競爭之一。以后的隱私計算行業(yè)會吸納越來越多的機構(gòu)進場,隨著市場規(guī)模的擴大,對算力的需求也必要會增加。而且只有在算力層面上取得了突破,AI領(lǐng)域中的很多不可能才能變成可能。

未來,星云將繼續(xù)深耕金融行業(yè),在底層技術(shù)上極大投入,構(gòu)建數(shù)據(jù)安全連接的新一代基礎(chǔ)設(shè)施平臺。

4、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用案例

(1)某國有大行合作項目案例

在某大型國有銀行的落地項目中,星云Clustar深度結(jié)合業(yè)務(wù)需求,為其搭建了基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的多方安全建模平臺,滿足了業(yè)務(wù)方聯(lián)合查詢、聯(lián)合建模、聯(lián)合運算等場景的數(shù)據(jù)合規(guī)流動,同時對數(shù)據(jù)資產(chǎn)、流程日志、加密中間結(jié)果進行安全審計以確保流程可追溯,以“可用不可見”的方式幫助該銀行打通全行內(nèi)外部的數(shù)據(jù)共享,優(yōu)化流程標準與降低管理成本的同時,為該銀行未來進行更大規(guī)模的數(shù)據(jù)開放提供了技術(shù)基礎(chǔ)。

(2)某大型互聯(lián)網(wǎng)銀行合作項目案例

某大型互聯(lián)網(wǎng)銀行為打通數(shù)據(jù)安全交換路徑提供聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)方案,該聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要對敏感數(shù)據(jù)進行同態(tài)加密計算,因而帶來計算量和傳輸量的劇增,使其聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)面臨巨大的算力壓力。

星云Clustar依托隱私計算算力解決方案助力該行實現(xiàn)聯(lián)邦數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)算力加速,通過自主研發(fā)的隱私計算加速卡,使同態(tài)加密算力提升50-70倍,聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架效率整體性能則提升2倍以上,成功推動其聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)高效運轉(zhuǎn)落地。


<上一頁  1  2  3  4  5  6  7  下一頁>  余下全文
聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

發(fā)表評論

0條評論,0人參與

請輸入評論內(nèi)容...

請輸入評論/評論長度6~500個字

您提交的評論過于頻繁,請輸入驗證碼繼續(xù)

暫無評論

暫無評論

人工智能 獵頭職位 更多
掃碼關(guān)注公眾號
OFweek人工智能網(wǎng)
獲取更多精彩內(nèi)容
文章糾錯
x
*文字標題:
*糾錯內(nèi)容:
聯(lián)系郵箱:
*驗 證 碼:

粵公網(wǎng)安備 44030502002758號