螞蟻數科發布新隱私保護AI算法，推理速度提升超100倍

　　近日，螞蟻數科在全球信息安全領域引發關注，憑借其新推出的隱私保護AI訓練框架——Gibbon，再次展示了其在隱私計算技術方面的領先地位。該框架的推出，標志著在跨機構聯合建模中，解決數據隱私與高效計算之間的矛盾取得了重大進展。

　　此次螞蟻數科的研究成果已被國際知名會議 ACM CCS 和 IEEE TDSC 相繼收錄，表明其技術的前沿性與實用性。其中，Gibbon 框架的創新性安全兩方訓練方式，使得傳統的梯度提升決策樹(GBDT)模型的訓練速度提升了2到4倍，這一成果在安全性上也超越了當前主流的多方安全計算(MPC)技術。

　　在推理階段，螞蟻數科還推出了基于同態查找表的隱私保護決策圖推理技術，進一步推動了 GBDT、決策樹等模型的隱私保護能力。該技術實現了推理效率提升2到3個數量級，極大增強了在數據隱私保護前提下的計算效率。

　　在當今數據安全面臨巨大挑戰的背景下，螞蟻數科的這一系列創新成果，標志著其在隱私保護人工智能技術上的持續突破。其應用場景覆蓋金融、營銷等多個行業，為各類企業提供高安全、高性能的隱私計算解決方案。

　　不僅如此，螞蟻數科還構建了一個多元化的隱私計算產品矩陣，包括可信數據流通平臺 FAIR、隱私計算解決方案摩斯(Morse)等，為各行各業的數據協作提供了全方位的支持。隨著隱私保護技術的不斷演進，螞蟻數科無疑將在未來的隱私計算領域繼續引領潮流。