今天小編分享的互聯網經驗：英特爾和螞蟻鏈深化合作 推出面向大規模數據保護的可信計算平台MAPPIC，歡迎閲讀。
5 月 31 日，在 Intel Vision 大會上，英特爾與螞蟻鏈聯合發布基于可信執行環境（TEE）的可信計算平台 Massive Data Privacy-preserving Computing Platform （MAPPIC），旨在為大規模 AI 機器學習提供安全、高效、易用的隐私保護方案。
MAPPIC 支持多雲、集群化部署，并将提供 SaaS 化服務。平台底層依托螞蟻開源 TEE 作業系統 Occlum 和英特爾開源的 BigDL PPML 框架，用户只需修改少量源代碼就可以讓主流分布式 AI 框架、分布式組件等關鍵技術在 TEE 中可靠運行，低門檻實現大數據的全面隐私保護。
MAPPIC 的發布，是在雙方過往合作成果上的進一步更新，面向當前海量數據分析隐私安全的訴求，為數據要素流通、產業 Web3 在大規模數據應用方向上提供技術支撐。 
英特爾為 MAPPIC 提供了硬體底座支持，包括 Intel SGX 在内的 TEE 硬體，以及高性能的 BigDL 分布式機器學習庫。螞蟻鏈與可信原生技術團隊一起在 TEE 作業系統 Occlum 上實現高效融合，構建集群化計算能力，為用户提供安全、易用的計算服務，包括應用安全審計、分布式密鑰管理等安全技術，支持場景化配置、web3 互動等能力。同時，英特爾也在更多可信硬體（如 Intel TDX）及異構加速硬體方面與 MAPPIC 進行融合。
據悉，MAPPIC 将具備百 TB 乃至 PB 級數據規模下的隐私保護數據分析能力，并支持復雜 AI 模型的隐私保護推理能力，并與螞蟻鏈隐私協作平台 FAIR 打通，助力數據要素流通。
近年來，随着 AI 技術的廣泛應用，AI 服務隐私泄露風險日益突顯，時刻危及着用户敏感數據的安全。這裏面既存在模型本身的安全風險，也存在使用模型提供預測服務時造成的隐私數據泄露風險。
主流的隐私計算技術方案中，多方安全計算和聯邦學習在軟體層面使用相應的密碼算法實現隐私保護，可信執行環境（TEE）依托硬體的安全可信機制，支持通用計算邏輯，面向高復雜度算法，可以實現接近通用 CPU 計算的性能。同時，TEE 的技術方案與硬體公司高度關聯，硬體成熟度、規模性等問題都決定着 TEE 能否走向大規模商用。英特爾的計算硬體經過多年的場景驗證，在市場上具有顯著優勢。MAPPIC 的底層能力也依托英特爾的硬體產品，使得自身的穩定性和擴展性得到了保障。
據了解，螞蟻鏈長期一直以來不斷探索 TEE 技術在可信和隐私保護領網域的應用落地，從 2018 年起研發了 " 基于硬體 TEE 技術的區塊鏈數據隐私保護方案 "，随後該技術論文入選數據庫含金量最高頂會 ACM SIGMOD 20。2019 年，螞蟻鏈與 Intel 基于 Occlum 實現了基于 TEE 的鏈下通用計算能力；2022 年繼續與 Intel BigDL 團隊合作，完成基于 TEE 的大數據隐私保護分析的基礎能力。
英特爾公司副總裁李炜表示：" 我們很高興和螞蟻鏈合作推出 MAPPIC，這将為用户的數據隐私保護提供創新的解決方案。作為芯片行業的領導者，英特爾一直致力于和合作夥伴共同推進前沿技術的發展和應用，為此我們也非常期待和螞蟻鏈的合作在未來能更進一步。"
螞蟻集團擁有全球第一的隐私計算專利，" 我們非常重視 TEE、MPC 等隐私計算技術并持續重點投入了 6 年，" 螞蟻集團數字科技首席技術官張輝表示，希望和英特爾以 MAPPIC 為契機，為 Web3、AI 等產業的海量數據可信安全協作探索更前沿的技術實踐。
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