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隐私计算重大技术突破！ 10分钟即可完成数十亿数据的密码分析

发布于：2024-06-17 编辑：匿名来源：网络

据全球知名知识产权组织incoPat透露，蚂蚁集团的隐私计算创新技术“基于可信环境的密码计算（TECC）”近日再获殊荣。

《分布式多方安全计算系统、方法和节点》专利授权（公告号：CN9B）。

这项专利研究的结果表明，根据资源消耗和任务并行分裂程度，TECC的计算速度可以提高10到10倍，能够完成十亿级样本密集态GBDT（梯度下降）一小时内提升决策树）。

树模型集成算法（Tree Model Integration Algorithm）建模训练可以在10分钟内完成亿级数据密集状态SQL分析，可以为顶级数据规模带来非常人性化的计算体验，达到最佳性能效果隐私计算的现阶段，也使得TECC的计算效率接近于未加密数据的明文计算。

图例：“分布式多方安全计算系统、方法及节点”技术路线在数据密度时代，隐私计算被认为是同时满足数据价值流通和数据安全保护需求的关键技术。

然而，目前隐私计算的主流技术中，无论是多方安全计算、联邦学习、可信执行环境（TEE）、全同态算法等，都存在安全性或性能上的局限性，尤其是计算效率和保护性之间的平衡。

数据安全，这也是当前隐私计算在工业大规模应用的主要障碍之一。

隐私计算重大技术突破！ 10分钟即可完成数十亿数据的密码分析

为了解决这一问题，蚂蚁集团推动了新一代隐私计算技术——可信压缩计算（TECC）的发展，该技术创新地将密码学技术（MPC、FL）与全栈可信计算技术（TEE、TPM）相结合。

）。

融合在一起突破了使用单一技术的局限性，获得了更高的综合能力。

TECC技术的核心突破在于在远程验证的TPM/TEE环境中使用高速全密文计算。

一方面相比传统的跨网络隐私计算（MPC/联邦学习）在性能、可靠性、适用性等方面都有显着提升，另一方面可以有效抵御供应链攻击、侧通道攻击有效抵御困扰TPM/TEE的共谋攻击、半诚实攻击、信息熵泄露风险等困扰多方安全计算和联邦学习的风险。

相比其他隐私计算技术，TECC更适合数据安全要求高（如重要数据）、数据规模大（如百万条个人信息）、计算逻辑复杂、参与者数量不确定的场景，并支持跨境区域数据中心的密集计算需求。

蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官韦涛认为，在数据合规性挑战和数据元素流通需求下，可信压缩计算技术（TECC）的综合优势为数字化转型提供了基础各行业的业务及数据元素的安全流通。

设施级解决方案的性能优势还可以满足能源、工业互联网等海量数据量行业的需求，以及“东数西算”等大规模计算场景的需求，使得为隐私计算更广泛的应用进行前瞻性的技术布局。

它是最有前景满足密集状态时代要求的隐私计算技术。

魏涛介绍，蚂蚁集团目前已经完成了TECC理论体系的构建，并在隐私机器学习训练、隐私离线批量预测、实时预测、稠密状态数据分析等场景落地。

同时，TECC目前正在接受中国信息通信研究院、BCTC等机构的专业评估，很快将在主管部门的指导下逐步开源。

希望行业各界人士共同参与，共同推动行业生态建设。

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