隐私计算重要技术突破！亿级数据密态分析可在10分钟内完成

据全球闻名知识产权组织incoPat动态，蚂蚁集团隐私核算立异技能可信密态核算（Trusted-Environment-based Cryptographic Computing，简称TECC）近来再获一项“分布式多方安全核算体系、办法和节点”（公告号CN113992439B）专利授权。这项专利研究结果，依据资源耗费和使命可并行拆分程度的不同，可将TECC的核算速度提高10倍到100倍，实现在1小时内完结亿级样本密态GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，一种树模型集成算法）建模练习，在10分钟内完结亿级数据密态SQL剖析，可以为尖端数据规划带来十分友爱的核算体会，达到了隐私核算现阶段最佳功能作用，也使得TECC核算功率接近于数据非加密的明文核算。

图注：“分布式多方安全核算体系、办法和节点”技能道路

 数据密态年代，隐私核算被以为是一起满意数据价值流转和数据安全维护的关键技能，但当时隐私核算干流技能中，不论是多方安全核算、联邦学习，仍是可信履行环境（TEE）、全同态算法等，都存在着安全性或功能上的约束，特别是核算功率和维护数据安全之间的平衡，这也是当时隐私核算在产业界大规划运用的首要妨碍之一。

为处理这一难题，蚂蚁集团于2021年起推动开展新一代隐私核算技能可信密态核算（TECC），立异性地将暗码技能（MPC、FL）和全栈可信核算技能（TEE、TPM）交融在一起，打破了运用单一技能的限制，获得了更高的归纳才能。TECC技能的中心打破是，在长途验证的TPM/TEE环境中运用高速全密文核算，一方面在功能、可靠性、适用性等方面比传统跨网隐私核算(MPC/联邦学习）有明显提高，另一方面可以有用反抗困扰TPM/TEE的供应链进犯、侧信道进犯、明文数据走漏危险，一起有用反抗困扰多方安全核算和联邦学习的合谋进犯、半诚笃进犯与信息熵走漏危险。与其他隐私核算技能比较，TECC愈加适用于对数据安全需求高（如重要数据）、数据规划大（如百万个人信息）、核算逻辑杂乱、参加方数量不固定的场景，并支撑等跨地域数据中心的密态核算需求。

蚂蚁集团副总裁兼首席技能安全官韦韬以为，数据合规应战和数据要素流转需求下，可信密态核算技能（TECC）的归纳优势，为各职业数字化转型、数据要素安全流转供给了基础设施级处理方案，其功能优势也能满意动力、工业互联网等数据体量巨大的职业，以及“东数西算”等大规划核算场景，为隐私核算更广泛的运用做了前瞻性技能布局，是最有期望满意密态年代要求的隐私核算技能。

韦韬介绍，现在蚂蚁集团已完结对TECC理论体系建造，并且在隐私机器学习练习、隐私离线批量猜测、实时猜测、密态数据剖析等场景落地实践。与此一起，TECC现在正在进行中国信通院、BCTC等组织的专业测评，也即将在主管部门指导下逐渐开源。期望职业各界人士一起参加，携手推动职业生态建造。