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2023 CCF青年精英大會開幕 OPPO加速構建全體系“主動隐私”方案

2023-05-19 简体 HK SG TW

今天小編分享的科技經驗:2023 CCF青年精英大會開幕 OPPO加速構建全體系“主動隐私”方案,歡迎閲讀。

5 月 18 日,2023 CCF 青年精英大會(YEF2023)在温州拉開帷幕。作為中國計算機界青年精英的年度盛會,YEF2023 以 " 突圍 " 為主題,圍繞 " 科技突圍布局 " 的規劃,邀請王懷民、劉明等中國科學院院士和國内外來自高校、科研部門、大型 IT 企業的專家學者作高水平的學術報告,安排了 20 餘場專題論壇等一系列重磅活動,為計算領網域提供交流機會,促進青年精英人才的成長。

其中," 主動隐私 " 論壇旨在與學界、業界一起,共同探索主動隐私的内涵與發展,推動以用户隐私為中心的智能服務研發,讓用户獲得高效、高質量的智能服務的同時充分保護其隐私安全。論壇執行主席、OPPO 研究院隐私計算實驗室主任王俊致歡迎辭,論壇聯合主席、上海交通大學副教授、數據法律研究中心執行主任何淵,浙江大學特聘研究員、現代服務創新實驗室副主任陳超超,山東大學研究員、國家級青年類人才葛春鵬,南京理工大學副教授周俊龍,OPPO 研究院高級隐私計算研究員孟丹分别從不同維度圍繞主動隐私作主題報告,全方位展示了這一計算機前沿科技領網域的現狀和未來。

構建全體系 " 主動隐私 " 方案 保障用户隐私安全與利益

王俊在致辭中表示,萬物互融時代,數據信息指數式增長,數字經濟繁榮發展,但用户的隐私安全也受到了前所未有的挑戰。對此,以 OPPO 為代表的多家廠商,提出構建全體系 " 主動隐私 " 方案,即以用户為中心,主動讓用户感知、控制其數據或者傳感器被調用的狀态;主動提供可信的數據處理和流通行為審計報告,分析可能存在的隐私風險,供用户和授權的審計機構審查;主動将數據處理和流通行為與法律法規進行匹配映射,确保智能服務在各個維度的合規性。

王俊指出," 主動隐私 " 的實現,需要法規方研判隐私與數據法案的安全包絡線,需要終端設備制造商通過軟硬體打造安全、可信賴的基礎設施,需要智能服務提供方綜合隐私計算以及 AI 能力構建高效的隐私保護解決方案,從而構建完整的以用户隐私保護為核心的智能服務,切實保障用户隐私安全與利益。

高水平報告迭出,全方位展示 " 主動隐私 " 前沿研究

論壇主席、上海交通大學副教授、數據法律研究中心執行主任何淵在《基于數據服務需求的數據合規及隐私科技》的專題報告中表示,平衡數據權利保護和數據流動、利用之間的關系,是數據法最為核心的議題。但這并不是二選一的問題,而是要求兩手都要強,兩者都要硬。事實上,數據合規首先是一種監管性合規,而與之相對應的 " 隐私科技 " 則應當是監管科技,因此,需要從數據服務的需求側出發來重構數據合規、隐私科技以及隐私計算的關系。所謂主動隐私,是以用户隐私安全為第一優先級,從提升用户智能服務體驗出發,主動構建數據合法合規使用和流通策略,通過隐私技術可證可信地承載策略要求,實現用户感知、用户控制、風險分析、合規審計,不斷強化全生命周期用户隐私安全保護能力。

聯邦學習和拆分學習是兩種主流的隐私計算學習範式,被普遍應用于構建隐私保護機器學習算法。浙江大學特聘研究員、現代服務創新實驗室副主任陳超超提到,兩種學習範式在使用時會面臨各種各樣的挑戰,如數據的非獨立同分布問題,數據稀疏性問題,以及通信效率問題等。他在《聯邦學習和拆分學習:概述及優化》中詳細講解了這兩種隐私計算的分布式機器學習,并提出了若幹優化方法與框架,為隐私計算的發展開辟了新的路徑。

山東大學研究員、國家級青年類人才葛春鵬則圍繞同态加密這一隐私計算的重要技術基礎,進行了《同态加密:原理、實現與應用》的主題演講,覆蓋同态加密的基本原理及其發展、同态加密發展中的典型方案、同态加密的實現與應用兩個角度最新的前沿進展,包括基于 CPU、GPU、定制硬體的加速方法、在機器學習隐私保護中的應用等,以及基于同态加密之上隐私計算領網域的未來方向,如标準化、大規模機器學習等。

南京理工大學副教授周俊龍在《高效安全的邊緣智能:前沿與進展》的演講中,聚焦邊緣智能的前沿與發展,介紹了對邊緣智能及其協同技術的初步探索。在他看來,相比雲端人工智能計算與處理模式,邊緣智能具備低功耗性、低時延性、高隐私安全性和貼近用户等優勢,通過将智能算法部署在更貼近用户的邊緣設備,能夠更高效地為用户提供高質量和隐私保護的智能服務。

手機、手表等用户端側設備是最接近數據源頭的載體和數據流轉的出入口,如何在安全合規的前提下,充分發揮數據價值給用户帶來個性化服務體驗?OPPO 研究院高級隐私計算研究員孟丹綜合介紹了端雲技術,并披露了 OPPO 圍繞端雲互融隐私計算的實踐。隐私計算是指在保證數據提供方不泄露原始數據的前提下,對數據進行分析計算的一系列信息技術,能夠保障數據在流通與融合過程中的 " 可用不可見 "。其中,雲 - 雲隐私計算是指在多個組織或實體之間協作訓練機器學習模型的過程,數據保持在每個實體的本地,只有模型的更新在參與者之間共享。端 - 雲互融隐私計算則利用端側算力,部署機器學習算法模型和推理服務,具有實時性、隐私保護等優勢,在 AR 商品試穿、試妝和電商、音視頻推薦等諸多應用場景中有着得天獨厚的優勢。

思想激辯,主動隐私提升用户智能體驗

在論壇最後的座談環節,王俊、何淵、陳超超、葛春鵬、周俊龍五位學術界和產業界嘉賓一起,圍繞隐私法規與技術的未來發展,以及如何建設主動隐私等問題展開深入探讨。與會嘉賓一致認為,數據流動已經成為不可逆的趨勢,全球數據安全、個人信息保護不斷強化,這對隐私計算提出了更高的要求。主動隐私作為以用户隐私安全為第一優先級,從提升用户智能服務體驗出發的隐私計算方案,主動構建數據合法合規使用和流通策略,通過隐私技術可證可信地承載策略要求,實現用户感知、用户控制、風險分析、合規審計,不斷強化全生命周期用户隐私安全保護能力,從而實現安全與效率的平衡。

現場,來自隐私計算領網域的青年精英們就數據技術與數據泄露、出海法規等學術界與產業界關心的問題,紛紛與嘉賓們展開熱烈讨論,探讨機器學習模型、密碼學、法律合規與隐私保護的關系,從合規與技術的角度賦予 " 主動隐私 " 更廣闊的外延,為隐私計算領網域帶來一場新鮮的青年思辨。

在公眾越來越重視隐私保護的今天," 主動隐私 " 方案已經成為人們的 " 剛需 "。在 OPPO 看來,隐私安全是大眾的基本權利。一直以來,OPPO 始終秉持 " 致善式創新 " 的理念,未來将攜手國内外的科研工作者,加速推進全體系 " 主動隐私 " 方案,為保護隐私這一社會問題貢獻力量,守護人們的數據隐私和個人信息安全,打造更為安全高效的智能體驗。

免責聲明:市場有風險,選擇需謹慎!此文僅供參考,不作買賣依據。

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