人工智能与隐私计算测评应用实践方案

信息安全研究 ›› 2023, Vol. 9 ›› Issue (E2): 25-.

人工智能与隐私计算测评应用实践方案

杨波邱晓慧佟冬胡师阳

(国家金融科技测评中心北京100041)
(北京银联金卡科技有限公司研发中心北京100041)

出版日期:2023-12-02 发布日期:2023-12-05
通讯作者: 杨波博士,副研究员.主要研究方向为可信计算与金融科技安全. yangbo@bctest.com
作者简介:杨波博士,副研究员.主要研究方向为可信计算与金融科技安全. yangbo@bctest.com 邱晓慧硕士.主要研究方向为隐私计算与人工智能. qiuxiaohui@bctest.com 佟冬硕士.主要研究方向为隐私计算、机密计算、可信执行环境. tongdong@bctest.com 胡师阳硕士.主要研究方向为机器学习、深度学习、联邦学习. hushiyang@bctest.com

Online:2023-12-02 Published:2023-12-05

摘要/Abstract

摘要： 人工智能与隐私计算测评应用实践方案有效保证新技术应用安全，涵盖从底层基本协议到上层算法防范攻击能力全流程测评，包括人工智能、多方安全计算与联邦学习3部分，三者相互独立且互相关联.方案可有效应对当前人工智能与隐私计算产品复杂、多技术融合、安全性与隐私性无法有效评估的问题，同时采用灵活可插拔方式全角度多方位测评产品，保障新技术有序应用.该方案有助于实现“良币驱逐劣币”，凸显优势产品的技术实力，使产品满足监管需求，还可实现产品运行的质量感知与风险把控，减少因隐私泄露风险及算法攻击所带来经济损失.

关键词: 人工智能, 隐私计算, 多方安全计算, 联邦学习, 模块化测评

中图分类号:

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