数据隐私渐成AI“掣肘” 隐私计算+AI是否为破局之法?

2020-07-29 11:07 栏目:经验之谈 来源:网络整理 查看()

人工智能再次兴起。

从蒸汽时代到电气和信息时代,再到未来的数字时代,历史变革的机遇时期正在再次慢慢展现。人工智能作为新一轮科技革命和数字创新的重要驱动引擎,已经成为各国科技竞争优势的核心领域。人工智能正在深刻地改变着政治、经济、生活等模式的轨迹,并无意识地影响着社会发展。

1.人工智能的“约束”

目前,人工智能的发展也面临着许多问题。核心是数据和人工智能之间的关系。

目前,人工智能已经广泛应用于与数据相关的各种应用场景中。其中,机器学习、深度学习等技术通过收集大量数据来训练和获取模型,然后利用这些模型来处理单个用户在不同场景下的数据。在人工智能模型的训练和推理过程中,各种数据都是不断收集的,而人工智能模型本身也是一种非常重要的数据。可以说,数据是人工智能不断发展的沃土。

人工智能技术的基本模式是通过不断收集训练数据来优化人工智能模型。然而,目前,这种模式遇到了一个很大的瓶颈,——数据隐私。同时,数据是一种非常特殊的资产,拥有数据的企业不愿意真正地相互共享。数据的多样性直接决定了模型的准确性,进而决定了业务成本和风险。从人工智能算法的角度来看,数据越多越好;从隐私保护的角度来看,暴露的数据越少越好。这种固有的“矛盾”已经成为人工智能技术进一步应用的最大障碍。

2.罗塞塔:隐私人工智能的基石

罗塞塔就是从这里诞生的。罗塞塔是以古埃及的罗塞塔石碑命名的。它包含古埃及象形文字、埃及草书和古希腊文。罗塞塔在这里意味着携带和结合三种典型的技术:隐私计算,区块链和人工智能。

Rosetta开源框架可以通过隐私计算技术在保证数据隐私的前提下训练和推理人工智能模型。最大限度地增加数据的多样性,并确保数据的隐私性。

从实用的角度来看,罗塞塔开源框架是人工智能开发者和人工智能研究者的工具。同时,需要熟悉隐私计算技术的开发人员和研究人员来支持和改进罗塞塔。

罗塞塔的目标和期望是兼容各种主流人工智能框架。TensorFlow是当前版本中Rosetta的首选,它可以降低熟悉TensorFlow的人工智能工程师使用私有计算的技术门槛。如果有人工智能应用程序,工程师只需少量的代码修改就可以将原始应用程序移植到隐私计算框架中。

对于开发人员来说,Rosetta开源框架具有以下特点和优势:

高效率

充分利用产业优化的TensorFlow框架来支持各种平台

Rosetta采用密码算法作为底层技术支持。出于性能原因,密码算法通常使用C/C作为编程语言,而张量流的底层实现也使用C/C。Rosetta保持了底层C/C实现的密码算法的高性能,并将并行计算的工业优化有机地结合在张量流框架中,从而在保持可用性的同时保证了算法的高效率。

易用性

导入一行代码,将张量流代码转换为隐私计算模式

Rosetta的设计简单易用。这个特性可以从两个不同的角度来理解:隐私计算和人工智能。

密码学是隐私计算的核心技术,是一门学习曲线高的复杂学科,涉及多种数学理论。对于人工智能开发者来说,熟悉并掌握复杂的密码协议和算法是不现实的。另一方面,人工智能算法繁琐复杂,如果用密码算法逐个定制,成本很高,不利于罗塞塔的后续扩展,也不利于开发人员的使用。

Rosetta的方法是通过隐私计算算法将人工智能框架中的各种基本操作(称为“操作”)转化为“隐私算子”,即算子的功能不变,并支持在隐私保护的前提下使用。因此,人工智能开发人员可以通过组合各种隐私操作符轻松构建他们想要的人工智能模型,并在数据提供者处以隐私保护的方式支持模型训练和模型推理。

罗塞塔完全保留了张量流的接口应用编程接口。

人工智能开发人员可以使用张量流在明文状态下调整模型。一旦需要引入多方数据进行处理,只需引入以下包,就可以在隐私状态下自动转换为计算:import latticex.rosetta。

灵活性

支持多种隐私算法,并自由组合人工智能算法,以适应不同的场景要求

Rosetta支持为同一个隐私运营商实现不同的技术,因此它可以更好地适应不同的业务场景。Rosetta支持各种隐私计算算法,包括安全多方计算、零知识证明、同态加密、联合学习和密码学中的可信执行环境。

例如,为了实现逻辑回归训练,从罗塞塔的观点来看,事实上,操作符的表达式与张量流是一致的,并且只需要在程序的头部做一些小的改变,例如加载数据集的代码从原始的明文读取数据文件改变到罗塞塔的远程连接接口的方式。

同时,经过训练后,开发者可以通过一些简单的Rosetta函数调用和隐私算法中的秘密共享技术来分割和分发密文状态模型。如果开发者需要将模型单独分配给一方,他也可以通过秘密共享中的重构算法找到相应的罗塞塔函数并恢复模型的明文。

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