矩阵元 | 2021年密码算法学术会议召开 谢翔博士介绍隐私保护与人工智能融合应用最新进展

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原创:矩阵元

日前, 2021年密码算法学术会议在广东省深圳市召开,矩阵元算法科学家谢翔博士应邀出席会议并分享了题为《Privacy-Preserving Machine Learning and its integration with Tensorflow》的学术报告。

矩阵元 | 2021年密码算法学术会议召开 谢翔博士介绍隐私保护与人工智能融合应用最新进展

2021年密码算法学术会议是由中国密码学会密码算法专业委员会主办,矩阵元等企业协办的密码算法领域具有影响力的学术会议。会议汇聚国内密码算法领域中从事学术研究和应用技术开发的专家教授、研究学者、行业精英、工程技术人员、管理人员和在校研究生,共同探讨密码算法领域各方向的最新成果、学术热点、学术动态及发展趋势,促进密码学术界和产业界的相互交流与合作。

谢翔博士作为本次会议的嘉宾就隐私保护与人工智能领域的融合应用作了报告。

在报告中,谢翔博士提出,数据的隐私保护逐渐成为人工智能领域进一步发展的最大瓶颈。在实际应用中,有效的数据往往分布在各家机构,并且由于数据隐私的问题不愿意明文进行共享。人工智能算法需要有多样化的数据来提升模型的精度,并且模型很多情况下也需要被保护,因此人工智能算法的有效性与数据隐私之间形成了巨大的鸿沟。密码学是解决数据隐私的根本性方法,在保证人工智能算法有效性的同时,保护各方的数据隐私。

就密码学如何应用于人工智能领域,谢翔博士指出,现阶段许多高等级密码学(比如安全多方计算、零知识证明和全同态加密)逐渐被用于现实应用中来解决数据隐私问题。但是,密码学与人工智能的结合跨越了两个学科。如何将两个学科有效地结合起来已经成为业界研究的主要问题,也是密码学能够在人工智能相关领域进行大规模使用的前提。

针对以上问题,谢翔博士详解了面向机器学习的安全多方计算技术,以及将密码学与人工智能框架TensorFlow进行深度结合的隐私AI框架——Rosetta。Rosetta是新一代隐私AI开源框架,承载和结合了隐私计算、区块链和人工智能三种前沿技术,可以让人工智能工程师及开发者无缝开发带有隐私保护功能的应用,同时也为密码学工程师集成各类不同的算法提供灵活的框架,充分解决了人工智能与数据隐私保护之间的「矛盾」,使数据在不泄露的状态下亦能实现数据的流动与交互,真正做到数据「可用而不可见」。

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