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浙江大學-安恒信息聯合發(fā)布AI數據隱私保護論文，入選世界頂尖計算機安全學術會議
近日，由“浙江大學-安恒信息前沿技術聯合研究中心”完成的題為“DPMLBench: Holistic Evaluation of Differentially Private Machine Learning”的論文被國際頂級學術會議ACM CCS’23（ACM Conference on Computer and Communications Security）錄用。該論文系統性地評價了差分隱私在機器學習中應用的能力。
ACM Conference on Computer and Communications Security(ACM CCS)在計算機安全領域有著廣泛的影響力，與IEEE S&P、Usenix Security和NDSS并稱安全領域國際四大頂級會議，同時也是CCF推薦A類會議，論文錄取率常年在20%以下。CCS也是業(yè)界頂尖公司與技術專家展示技術成果和交流的重要平臺。2023年CCS將于11月26-30日期間在丹麥的哥本哈根舉辦。
隨著數字經濟的發(fā)展，數據流通使用過程中數據的安全保障變得及其重要。差分隱私（DP）是一種通過在計算之前向數據添加經過精確校準的噪聲，實現保護數據集中個體數據的隱私保護技術。
“DPMLBench: Holistic Evaluation of Differentially Private Machine Learning”（?https://arxiv.org/pdf/2305.05900.pdf）
本論文由杭州安恒信息、浙江大學、斯坦福大學和亥姆霍茲信息安全中心聯合完成。將差分隱私技術應用于機器學習場景中后，可以通過降低機器學習訓練與推理過程中隱私信息的泄露，達到保護模型訓練數據的安全與隱私保護的目的。
將差分隱私技術與機器學習技術融合的過程中，其中一個重要的考慮因素是隱私和模型可用性之間的平衡。添加過多的噪聲可能會導致模型準確性顯著降低，而添加過少的噪聲可能無法提供足夠的隱私保證。為了在保護隱私的前提下盡可能少的損失性能，許多研究人員積極探索新技術和算法，以平衡隱私和模型性能。但是，這些研究是孤立的，不能準確的衡量算法改進在不同條件下的性能。更重要的是，缺乏全面的研究來比較這些差分隱私機器學習（Differential Privacy Machine Learning, DPML）算法的改進在可用性、防御能力和通用性方面的表現。
差分隱私機器學習算法的系統性測試評估
本論文首先依據機器學習訓練流程針對DPML算法提出了一種分類方法，從而為細致分析不同類別的算法提供了便利。其次對先進的DPML算法的模型性能和對成員推理攻擊的防御能力進行了大量的實驗測量，得出了眾多有利于業(yè)界后續(xù)研究的結論。同時本論文還提出并實現了一個模塊化可重復使用的測試平臺，DPMLBench，能夠方便地使用和擴展差分隱私算法，方便隱私數據所有者可以輕松部署差分隱私算法，也可以作為相關領域用戶的評估工具。
安恒信息致力于研究前沿技術，并將其無縫融入產品，推動創(chuàng)新與實用的完美結合。安恒信息擁有業(yè)內少有的完備的數據安全產品體系，涵蓋咨詢規(guī)劃服務、數據中心的數據安全管控、辦公網數據安全、隱私計算、零信任等。安恒信息將由差分隱私技術保護的機器學習能力應用于數據安全產品中取得多項突破性進展，在保證數據安全的前提下，提升了產品效率、準確度、自動化程度等指標，得到多家國內外咨詢機構的認可。
例如，在隱私計算領域，安恒隱私計算平臺為多方聯合建模的應用場景提供了由差分隱私技術保護的機器學習能力，為用戶提供了兼顧安全和效率的聯合建模平臺。安恒隱私計算平臺在政務公共數據授權運營領域，在深圳、浙江溫州等地取得國內領先的落地進展，幫助客戶實現可用不可見，解決業(yè)務難題。在數據安全領域，用戶數據常在云上完成機器學習訓練，云上系統的數據安全至關重要，結合差分隱私技術可以保護云上訓練數據的安全性。同時，安恒信息是國內獨家做到了云上環(huán)境的無代理審計的廠商，標志著安恒數據庫審計產品對于云環(huán)境的適應能力和兼容能力實現了質的提升。
憑借全生命周期、全鏈路數據安全的覆蓋能力，公司形成了較強的核心競爭力，打造了“安恒數盾”品牌。安恒數盾數據安全解決方案以CAPE能力模型為核心思想，圍繞讓數據自由、安全流通為目標，整體協同各項數據安全能力，對數據資源合理使用提供全場景、全鏈路、全生命周期的感知保護，最終建立“數據安全運營”的全過程自適應安全支撐能力，直至達到整體智治的安全目標。激活數據潛能，釋放數據價值！
2021年8月，浙江大學-安恒信息前言技術聯合研究中心在浙江大學正式成立。中心依托浙江大學雄厚的科研實力和安恒信息豐富的行業(yè)實踐，聚焦于大數據安全、云安全、物聯網安全、AI安全等前沿技術，在機器學習與差分隱私、安全多方隱私計算、可信執(zhí)行環(huán)境等多個方向實現技術突破，多篇隱私計算相關論文被安全四大頂級會議CCS、NDSS等接收，形成對學術界與產業(yè)界的引領性影響力，并將科研成果轉化為國家安全力量，共筑網絡安全防線，助力安全中國。
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隨著互聯網技術的快速發(fā)展，數據在我們日常生活中扮演著越來越重要的角色。與數據相關的數據安全、數據資產化、數據交易等問題也愈發(fā)受到國家和社會的關注。3月7日，國務院提出組建國家數據局，進一步推動數字中國、數字經濟建設。
在此背景下，由安恒信息董事長范淵和安恒信息CTO劉博主編，多位領域權威專家合作編寫的《數據安全與隱私計算》應運而生。書中，作者們結合多年在數據安全領域實踐積累的經驗，對數據安全和隱私計算進行了深入探討，并介紹了數據安全和隱私保護的最新動態(tài)和實用技巧。
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《數據安全與隱私計算》的出版，為人們的數字生活構筑堅實的安全屏障。無論您是從事企業(yè)數據安全管理還是研究數據隱私保護，該書都將為您提供有價值的參考和指導。
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