同盾科技知识联邦平台入选网信办AI企业典型案例库

近日，由国家互联网信息办公室主办，福州市人民政府、之江实验室等单位承办的“人工智能—社会实验视角下的社会治理论坛” 在福州圆满落幕。活动期间公布了人工智能社会实验典型案例名单、人工智能企业典型应用案例名单。同盾科技“面向数据安全的可信AI知识联邦平台”应用案例成功入选。上榜项目还包括华为“智慧机场应用案例”、滴滴“智慧信控系统应用案例”等共计35个优秀案例。

随着智慧金融、智慧医疗、工业互联网、智慧城市管理等场景数据化、智能化的不断发展创新，当前行业数据生产要素面临的最大困境是：人工智能分析决策需要的大量数据，如何在组织、业务逻辑等原始数据不出边界的前提下，发挥其最大价值，达到“数据可用不可见”的效果。关键是要解决以下两个问题：

（1）如何打破数据割裂局面，进行数据开放服务和安全共享；

（2）如何在保障数据安全和隐私的前提下，打造安全的智能风控决策等场景下人工智能的规模应用。

对此，同盾科技在业内率先提出了一种国产原创、自主可控、全球引领“知识联邦”的理论框架体系，通过将数据转化成信息、模型、认知或知识，满足数据的不可见，再通过联邦的方式实现数据可用，打造安全可信的人工智能生态系统。同盾知识联邦不是一种单一的技术方法，它是一套理论框架体系，是人工智能、大数据、密码学等几个领域交叉融合的产物。该体系拥有以下三大重要优势。

一是理念先进，有望成为实现数据价值释放的突破口。中国工程院潘云鹤院士、美国佛罗里达大学终身正教授李晓林等专家认为，同盾知识联邦从根本上解决了制约人工智能发展的瓶颈问题，把原来很多不可为的事情变得可为，具有广泛的应用前景和商业价值。也为中国在国际上率先突破下一代可信AI操作系统打下坚实的基础。知识联邦的应用及产业布局时机已经成熟。

二是符合隐私计算融合统一的趋势。隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，涉及安全多方计算、联邦学习、差分隐私、可信执行环境等多种技术，每个技术在独立发展过程中，也慢慢呈现融合统一的趋势。同盾知识联邦作为一个统一的、层次化的框架体系，支持安全多方检索、安全多方计算、安全多方学习（联邦学习）、安全多方预测及推理等技术方案，符合这一先进趋势。

三是国产原创、自主可控、国际领先。同盾知识联邦理论框架体系由同盾科技近千名研发人员，在李晓林教授等顶级专家带领下自主研发而成，具有完全的知识产权。同盾科技人工智能研究院设计并打造一套标准化的联邦协议——联邦数据安全交换(Federated Learning EXchange，FLEX)协议。FLEX 协议约定了联邦过程中参与方之间数据交换顺序，以及在交换前后采用的数据加解密方法。只要参与各方能够遵守这些约定，就可以安全地加入到联邦中提供数据或使用联邦服务，无需担心数据隐私会有泄漏风险。FLEX协议是国际上首个联邦数据安全交换协议，不但打破数据孤岛，也同时打破平台和框架孤岛，有望成为人工智能时代的“HTTPS”。

随着技术体系的不断完善，同盾智邦平台正在金融、保险、医疗等更多领域加速落地，这将为数据流通打造安全底座，保护个人隐私和信息安全。

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