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YEF2023在温州开幕 OPPO探索端云互融隐私计算打造“主动隐私”方案

2023-5-24 17:49| 发布者: admin| 查看: 2140| 评论: 0|来自: 第一家电网

摘要: 5月18日,2023 CCF青年精英大会(YEF2023)在温州拉开帷幕。作为中国计算机界青年精英的年度盛会,YEF2023以“突围”为主题,围绕“科技突围布局”的规划,邀请王怀民、刘明等中国科学院院士和国内外来自高校、科研单位、大 ...
5月18日,2023 CCF青年精英大会(YEF2023)在温州拉开帷幕。作为中国计算机界青年精英的年度盛会,YEF2023以“突围”为主题,围绕“科技突围布局”的规划,邀请王怀民、刘明等中国科学院院士和国内外来自高校、科研单位、大型IT企业的专家学者作高水平的学术报告,安排了20余场专题论坛等一系列重磅活动,为计算领域提供交流机会,促进青年精英人才的成长。


其中,“主动隐私”论坛旨在与学界、业界一起,共同探索主动隐私的内涵与发展,推动以用户隐私为中心的智能服务研发,让用户获得高效、高质量的智能服务的同时充分保护其隐私安全。论坛执行主席、OPPO研究院隐私计算实验室主任王俊致欢迎辞,论坛联合主席、上海交通大学副教授、数据法律研究中心执行主任何渊,浙江大学特聘研究员、现代服务创新实验室副主任陈超超,山东大学研究员、国家级青年类人才葛春鹏,南京理工大学副教授周俊龙,OPPO研究院高级隐私计算研究员孟丹分别从不同维度围绕主动隐私作主题报告,全方位展示了这一计算机前沿科技领域的现状和未来。

构建全体系“主动隐私”方案 保障用户隐私安全与利益

王俊在致辞中表示,万物互融时代,数据信息指数式增长,数字经济繁荣发展,但用户的隐私安全也受到了前所未有的挑战。对此,以OPPO为代表的多家厂商,提出构建全体系“主动隐私”方案,即以用户为中心,主动让用户感知、控制其数据或者传感器被调用的状态;主动提供可信的数据处理和流通行为审计报告,分析可能存在的隐私风险,供用户和授权的审计机构审查;主动将数据处理和流通行为与法律法规进行匹配映射,确保智能服务在各个维度的合规性。


王俊指出,“主动隐私”的实现,需要法规方研判隐私与数据法案的安全包络线,需要终端设备制造商通过软硬件打造安全、可信赖的基础设施,需要智能服务提供方综合隐私计算以及AI能力构建高效的隐私保护解决方案,从而构建完整的以用户隐私保护为核心的智能服务,切实保障用户隐私安全与利益。

高水平报告迭出,全方位展示“主动隐私”前沿研究

论坛主席、上海交通大学副教授、数据法律研究中心执行主任何渊在《基于数据服务需求的数据合规及隐私科技》的专题报告中表示,平衡数据权利保护和数据流动、利用之间的关系,是数据法最为核心的议题。但这并不是二选一的问题,而是要求两手都要强,两者都要硬。事实上,数据合规首先是一种监管性合规,而与之相对应的“隐私科技”则应当是监管科技,因此,需要从数据服务的需求侧出发来重构数据合规、隐私科技以及隐私计算的关系。所谓主动隐私,是以用户隐私安全为第一优先级,从提升用户智能服务体验出发,主动构建数据合法合规使用和流通策略,通过隐私技术可证可信地承载策略要求,实现用户感知、用户控制、风险分析、合规审计,不断强化全生命周期用户隐私安全保护能力。


联邦学习和拆分学习是两种主流的隐私计算学习范式,被普遍应用于构建隐私保护机器学习算法。浙江大学特聘研究员、现代服务创新实验室副主任陈超超提到,两种学习范式在使用时会面临各种各样的挑战,如数据的非独立同分布问题,数据稀疏性问题,以及通信效率问题等。他在《联邦学习和拆分学习:概述及优化》中详细讲解了这两种隐私计算的分布式机器学习,并提出了若干优化方法与框架,为隐私计算的发展开辟了新的路径。


山东大学研究员、国家级青年类人才葛春鹏则围绕同态加密这一隐私计算的重要技术基础,进行了《同态加密:原理、实现与应用》的主题演讲,覆盖同态加密的基本原理及其发展、同态加密发展中的典型方案、同态加密的实现与应用两个角度最新的前沿进展,包括基于CPU、GPU、定制硬件的加速方法、在机器学习隐私保护中的应用等,以及基于同态加密之上隐私计算领域的未来方向,如标准化、大规模机器学习等。


南京理工大学副教授周俊龙在《高效安全的边缘智能:前沿与进展》的演讲中,聚焦边缘智能的前沿与发展,介绍了对边缘智能及其协同技术的初步探索。在他看来,相比云端人工智能计算与处理模式,边缘智能具备低功耗性、低时延性、高隐私安全性和贴近用户等优势,通过将智能算法部署在更贴近用户的边缘设备,能够更高效地为用户提供高质量和隐私保护的智能服务。

手机、手表等用户端侧设备是最接近数据源头的载体和数据流转的出入口,如何在安全合规的前提下,充分发挥数据价值给用户带来个性化服务体验?OPPO研究院高级隐私计算研究员孟丹综合介绍了端云技术,并披露了OPPO围绕端云互融隐私计算的实践。隐私计算是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下,对数据进行分析计算的一系列信息技术,能够保障数据在流通与融合过程中的“可用不可见”。其中,云-云隐私计算是指在多个组织或实体之间协作训练机器学习模型的过程,数据保持在每个实体的本地,只有模型的更新在参与者之间共享。端-云互融隐私计算则利用端侧算力,部署机器学习算法模型和推理服务,具有实时性、隐私保护等优势,在AR商品试穿、试妆和电商、音视频推荐等诸多应用场景中有着得天独厚的优势。

思想激辩,主动隐私提升用户智能体验

在论坛最后的座谈环节,王俊、何渊、陈超超、葛春鹏、周俊龙五位学术界和产业界嘉宾一起,围绕隐私法规与技术的未来发展,以及如何建设主动隐私等问题展开深入探讨。与会嘉宾一致认为,数据流动已经成为不可逆的趋势,全球数据安全、个人信息保护不断强化,这对隐私计算提出了更高的要求。主动隐私作为以用户隐私安全为第一优先级,从提升用户智能服务体验出发的隐私计算方案,主动构建数据合法合规使用和流通策略,通过隐私技术可证可信地承载策略要求,实现用户感知、用户控制、风险分析、合规审计,不断强化全生命周期用户隐私安全保护能力,从而实现安全与效率的平衡。

现场,来自隐私计算领域的青年精英们就数据技术与数据泄露、出海法规等学术界与产业界关心的问题,纷纷与嘉宾们展开热烈讨论,探讨机器学习模型、密码学、法律合规与隐私保护的关系,从合规与技术的角度赋予“主动隐私”更广阔的外延,为隐私计算领域带来一场新鲜的青年思辨。

在公众越来越重视隐私保护的今天,“主动隐私”方案已经成为人们的“刚需”。在OPPO看来,隐私安全是大众的基本权利。一直以来,OPPO始终秉持“致善式创新”的理念,未来将携手国内外的科研工作者,加速推进全体系“主动隐私”方案,为保护隐私这一社会问题贡献力量,守护人们的数据隐私和个人信息安全,打造更为安全高效的智能体验。


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