百度隐私态势感知、联邦计算入选国家工信安全中心《人工智能数据安全与监管机制研究》报告

2021-07-14 10:43:179008人阅读

“2021世界人工智能大会”于7月7日-10日在上海召开,国家工业信息安全发展研究中心组织相关机构发布《人工智能数据安全与监管机制研究》报告,围绕人工智能数据安全的内涵及体现、全球主要国家监管措施、我国安全风险应对举措以及对策建议等方面开展分析研究,旨在掌握人工智能数据安全发展态势与监管现状,主动应对人工智能数据安全风险,为我国人工智能安全健康发展提供支撑。


报告认为,数据是驱动人工智能快速发展的重要基础,数据安全决定了人工智能安全。与此同时,人工智能的加速发展也为数据安全治理带来了新的机遇与挑战。一方面,计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等人工智能技术为数据治理提供了更高效、精准的手段,给数据安全保护带来新的机遇;另一方面,人工智能加剧了过度采集等传统数据安全问题,带来数据投毒等新型数据安全问题。

 

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百度安全秉承“有AI更安全”的理念,2020年于业界率先提出了Security、Safety和Privacy三大AI安全研究维度,分别指向了强对抗安全、非对抗安全及数据安全与隐私保护,并以AI为核心,围绕算力、算法和数据,构建起了AI原生时代下的产业智能化实践的体系化安全架构,为AI应用的拓展及云的落地提供支撑。在数据安全领域,融合包括多方安全计算、联邦学习、隐私计算、差分隐私等一系列领先的技术能力,覆盖数据的采集、传输、存储、处理、流通各个阶段。在本次工信部发布的《人工智能数据安全与监管机制研究》报告中,百度隐私态势感知系统、联邦计算产品等多个产品及解决方案入选。


 

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在提升数据安全的防护水平上,百度隐私态势感知系统,应用了主机防御、网络流量分析、知识图谱、敏感数据识别、数字水印等技术,实现了动态监控数据流动、隐私数据流通全链路监控和分析,在企业内部安全防控中得到了应用,解决了数据特别是隐私数据流动的监控与溯源,保证了企业内部数据安全流动和溯源,最大范围的保护了用户和公司数据。

 

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在应对人工智能数据安全挑战层面,百度基于领先前沿的数据安全与隐私保护技术设计的联邦计算(Baidu Federated Computing,BFC)产品,综合应用多方安全计算、可信执行环境、联邦学习、差分隐私、区块链等技术,为跨机构数据流通提供一站式安全计算能力。


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2020年,百度安全参与了多项国内、国际标准的定制工作,其中包括国际标准IEEE P22842《Recommended Practice for Secure Multi-party- Computation》,《IEEE Guide for Architectural Framework and Application of Federated Machine Learning》,国家标准《信息安全技术 数据脱敏产品安全技术要求和测试评价方法》,行业标准《基于多方安全计算的数据流通产品技术要求与测试方法》、《基于联邦学习的数据流通产品技术要求与测试方法》、《数据脱敏工具技术要求与测试方法》、《基于可信执行环境的数据计算平台技术要求与测试方法》、《区块链辅助的隐私计算技术工具技术要求与测试方法》等,使百度在人工智能数据安全保护技术方面建立了多维度行业影响力。

 

更多信息:https://mp.weixin.qq.com/s/yEFFUj8mZyFHYEJpEJ3F3A

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