附演讲视频｜隐语城市行·北京站：行业发展趋势、大模型前沿技术、实践落地案例干货打包

2024-10-25
浙江
本文字数：3214 字
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“隐语”是开源的可信隐私计算框架，内置 MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择，提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制

开源项目：

10 月 19 日，由未来区块链与隐私计算高精尖创新中心、教育部金融计算与数字工程研究中心指导，隐语开源社区、隐私计算联盟、蚂蚁开源联合主办的「隐语城市行·北京站」“数据要素 x”：共探隐私计算技术发展与产业化落地主题线下活动在北京·T 空间顺利举行。本次活动聚焦数据要素发展新动态，分享隐私计算前沿技术成果，探讨行业实践案例，吸引了众多行业专家、学者和技术开发者现场参加。一起来回顾本次的精彩干货吧！

亮点抢先看

🌟 发展趋势：数据要素行业发展趋势及最新进展解读
🌟 硬核技术：隐语开源框架技术、产品近期动态讲解
🌟 行业落地：多领域产业应用高效落地实践案例详解
🌟 前沿学术：大模型隐私安全最新技术成果深度剖析
🌟 现场实操：Workshop 快速 GET 隐私保护新技能

精彩议程回顾

多位业内顶尖的专家学者的行业洞见、技术成果合集来啦 👇

PS：下文中附部分演讲回顾视频，欢迎关注「隐语SecretFlow」B 站，查看更多精彩分享与技术干货～

行业趋势｜统一数据大市场建设和数据要素趋势观察

贾轩中国信通院云计算与大数据研究所业务主管，隐私计算联盟办公室副主任

贾轩先生在分享中强调了数据要素作为新生产要素的重要性，并指出其价值释放经历了三个阶段：赋能业务运转、支持智慧决策和对外输出赋能。他提到中国在数据要素方面有全面的战略布局，政策体系已基本确立。贾轩先生还介绍了数据基础设施建设指引、试点工作、地方数据要素产业探索等方面的进展，并强调了隐私计算在数据流通中的关键作用。他还提到了公共数据授权运营、数据交易规则体系、数据入表、数据登记评价中心和数据要素业态的挖掘等关键点。

行业趋势｜数据要素流通体系架构设计--建设国家级数据要素流通基础设施

张立峰北京国际大数据交易所高级专家

张立峰先生在演讲中强调了隐私计算在数据流通行业中的关键作用，并分享了数据要素流通体系与架构设计的三个方面：数据经济的发展目标、北数所的简介及其建设国家级数据交易流通基础设施的思路。他提出，通过数据要素市场改革，可以挖掘数据的社会和经济价值，推动供给侧改革，并介绍了数据资源到资产的转化过程，及数据交易所在其中的作用，包括服务提供、规则制定和运营管理。最后，他强调了数据交易平台的职能，包括确保交易合法化和推动数据资源的高效流通。

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前沿技术｜VLDB 2024 隐语 SCQL 最新进展和未来规划分享

操顺德蚂蚁密算技术专家

操顺德先生讲述了隐私保护联合数据分析系统 SCQL 诞生背后的故事，SCQL 孵化自蚂蚁真实的业务场景，经历了生产环境的验证。介绍了 SCQL 的关键特性，支持的部署架构及框架结构，还举例了 SCQL 适用的应用场景。同时，其还分享了 SCQL 论文被 VLDB 2024 Industry 收录，证明了 SCQL 也得到学术界的认可。另外，他详细介绍了 SCQL 在功能完善、性能优化、CCL 扩展和易用性提升方面的最新进展。最后，他分享了 SCQL 的未来工作规划，包括将 SCQL 集成进一站式隐私计算平台 SecretPad，提供长达 6 个月的兼容性保障和全新的 CCL 设计等内容，为 SCQL 应用落地提供更坚实的技术支持。

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前沿技术｜《Privacy Evaluation Benchmarks for NLP Models（大模型隐私泄漏评估的框架）》EMNLP 2024 顶会论文技术解读

黄炜蚂蚁密算算法专家

黄炜先生在演讲中分享了大模型隐私评估的框架，他介绍了框架中包含的多种大模型隐私攻击，并指出现有的大模型面临隐私攻击时会不同程度的泄漏用户隐私。黄炜还介绍了一个隐私攻击的链式框架，该框架从更高维度将不同攻击联合，用于探索不同攻击间微妙的联系。最后，他还指出在模型性能可用的前提下，现有的防御方法，如 DP 无法防御所有的隐私攻击，需进一步探索在大模型上更实用的隐私保护方法。

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产业实践｜隐语 SecretPad 多节点多数据源适配，促进业务场景高效落地

孟宪超蚂蚁密算技术专家

孟宪超先生在分享中回顾了 SecretPad 开源的发展历程，阐述了通过同机构内多节点部署升级，解决了测试和生产中遇到重复部署、模型搬运问题。同时分享了 SecretPad 提供的多数据源适配方案，数据使用方式不再局限于本地数据，提升机构内部数据流通效率，另外结合周期任务可以提供更多维度的场景支持。最后，他展望了 SCQL 在 SecretPad 上集成后，将满足更多个性化数据分析，并展望了端云一体的建设方向，未来通过云上的组件加速服务、运维管理服务等解决解决端侧的性能瓶颈，并降低运维部署成本。

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产业实践｜三未信安 X 隐语隐私计算技术产业实践

高鹏三未信安隐私计算产品专家

高鹏先生分享了在当下数字化浪潮中，隐私计算已成为守护数据要素的关键一环。首先，直击隐私计算领域的核心挑战，深入剖析该领域面临的痛点与难题，使广大听众对这一复杂而又至关重要的领域有了更为深刻的认识。在此基础上，介绍了实际落地应用的隐私计算密码产品，为数据隐私保护提供了坚实的技术支撑。最后，深入探讨了隐私计算技术在公共数据行业的实际应用案例，隐私计算技术正以其独特的优势，助力各行各业实现数据的安全流通与价值挖掘。

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学术前沿｜Efficient Private Transformer Inference through Network/Protocol Co-optimization（高效 Transformer 模型隐私推理）

李萌北京大学人工智能研究院助理教授、研究员

李萌老师在分享中强调了明文的云端大模型在拿到用户 prompt 时会泄漏用户的隐私。其强调现有的一些工作通过秘密共享的方式解决大模型隐私泄漏问题，但是现有的秘密共享算法在线性和非线性计算上实现时会出现消耗时间过长的问题。为了解决上述问题，他提出在宏观层面可以从硬件层面加速器、密码学编译器、机器学习网络结构设计层面出发，在具体方法上，其提出了一种 PrivCirNet 方法，该方法使用分块循环矩阵来减少计算时间，通过实验展示在线性层和卷积神经网络上都有很好的效果。

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社区贡献｜SPU 密态机器学习算法技术及贡献经验分享

李直航中国科学院大学计算机科学与技术专业硕士研究生、隐语社区 Contributor

李直航同学讲述了基于 SPU 的密态机器学习算法技术及贡献经验分享，分享了作为开源贡献新手如何了解隐语社区，并一步步参与并贡献隐语开源社区的经历。主要介绍了隐语 SPU 和 sklearn 的异同点，分享了由于隐私计算的特性导致出现了精度和性能问题时 SPU 的解决办法，同时，SPU 提供了良好的接口降低了使用的门槛。他还介绍了在隐语社区贡献中难度较大的分位数回归算法的开发方法，并以一个实际挑战为例分享了具体排查方式。最后，他分享了在隐语社区开源贡献收获，也欢迎大家一起加入隐语开源社区参与贡献。

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现场实操｜ SecretPad Workshop

现场限定的 SecretPad Workshop 环节，现场用户以亲手实操的方式，使用隐语 SecretPad 实现金融风控场景下的双方联合建模，亲身感受隐语隐私计算技术在保护数据隐私的同时，如何实现双方数据的安全合作。通过理论与实践的结合，有效地提升了现场用户对隐语的认识，同时也展示了隐语在金融风控等领域的实际应用潜力。