科创中国

基于隐私保护的数据开放计算技术研发与产业化项目破解了数据孤岛、数据共享和隐私保护之间难以平衡的难题，实现了数据的多方协同和授权共享，得到了更准确高效的模型和决策，不仅极大地推动了全球领先的技术创新，也有效地推动隐私保护技术在金融领域的真正落地。项目经历近四年的核心技术攻坚和创新迭代，围绕隐私计算这一重要技术领域在安全算子、算法体系、隐私系统三个维度上取得多项重大技术突破。

1.发明了功能丰富扩展性强的安全计算算子技术，设计了高效的混合密态计算协议，通过对模幂运算的优化，提升了安全性和计算效率。与业界通用的同态加密库 libpaillier 0.8 相比，加密效率提升了近 3 个数量级，解密效率提升了近 2 个数量级。2.发明了一种高安全性隐私保护机器学习方法，实现了抵御侧信道攻击的、安全可靠不可反推的预测等算法，在百万样本、十万特征的数据上，在半诚实攻击模型的安全等级下，比业界最好的 VISA 公司的 SecureML 算法速度提升 100 余倍。3. 构建了工业级分布式高性能隐私保护学习平台，突破了可信集群组网、大规模跨机构异构分布式系统、基于多方安全计算的密态引擎等关键技术，提升了平台的可扩展性、易用性及安全性。在逻辑回归算法上，项目中的密态引擎比 Facebook 公司的 Crypten0.1 效率提升 50 倍以上。

一是可以有效解决人工智能技术发展过程中面临的数据挑战。

该技术可以有效解决数据孤岛、小数据、用户隐私保护等导致的数

据割裂问题。通过该项目，越来越多的组织将有机会使用到之前无

法获取的高价值数据，并基于这些数据提供高价值服务。

二是加快推动金融、政务、医疗领域的深刻变革。该技术对社会

多个行业都将带来深刻影响，该技术可以广泛使用在多个行业中服务

客户，支持各类分析决策，并用于风险防控和监督，大幅改变现有产

业格局，帮助打造更加个性化与智能化的社会服务，提高服务效率，

增加安全性。

1 周俊 男 1986.04资深算法专家 硕士蚂蚁科技集团股份有限公司项目发起人和技术负责人，项目总体架构设计和算法研发，并推动了项目在金融风控等领域的落地。2 尹建伟 男 1974.12 教授 博士 浙江大学作为项目的主要完成人之一，研究隐私保护边缘计算和神经网络技术，对第 2 个技术发明点做出了贡献，相关成果发表在顶级期刊，并主导了算法在隐私保护医疗健康系统中的应用。3 郑小林 男 1977.08 教授 博士浙江大学、杭州金智塔科技有限公司作为项目的主要完成人之一，研究隐私保护推荐算法和知识图谱，对第 2 个技术发明点做出了贡献，相关成果发表在 TIST 等国际期刊上，并主导了算法在隐私保护推荐系统中的应用。

该成果已获授权发明专利 32 项（其中国际专利 2 项），主导和

参与国际/行业标准 4 项，在 NeurIPS、AAAI 等人工智能重要刊物上

发表论文 18 篇。该成果实现了工业级隐私保护技术在金融领域的大

规模应用，服务了全球超过 10 亿用户和 8000 余万商家。2017-201911

三年间，相关应用单位新增销售收入超过 15.18 亿元，新增利润超过

1.72 亿元。

一是继续推动成果在蚂蚁内部的应用和落地，将隐私保护技术作

为智能金融的核心基础设施，广泛应用于蚂蚁生态公司，构建一张“联

合”信息保护链路，联动相关金融数据，挖掘出更丰富更全面的金融

策略，全面提升了蚂蚁在金融风控上的核心竞争力，从而带动全行业

更快更好地实现智能化升级。

二是依托国家新一代人工智能开源开放平台等，进行开源开放，

推动隐私保护技术普及和应用，助力打破数据孤岛，解决我国人工智

能领域在核心算法方面的卡脖子问题，加快推动各行业数字化转型。

三是积极跟高校建立教学相长机制，开展相应的实践课程，在人

才培养机制上带来新的改变，帮助我国人工智能人才更快成长。