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          媒体动态 对话「UCloud优刻得」CEO 季昕华:隐私计算挑战与机遇并存,云计算厂商切入其中有必然性

          对话「UCloud优刻得」CEO 季昕华:隐私计算挑战与机遇并存,云计算厂商切入其中有必然性

          文 / 36氪

          2022-05-16

          导语:UCloud优刻得已经正式启动“大数据与隐私计算产品线”升级。

          9月1日,《数据安全法》正式落地实施。而在数据安全的众多细分领域中,隐私计算类产品由于承载了数据在新规定下的合规流通希望,在近期不断引起多方关注。

          36氪获悉,云计算上市公司 UCloud优刻得也于近日正式启动“大数据与隐私计算产品线”升级。其在安全屋技术的基础上,推出可信数据沙箱、安全多方计算、联邦学习三大数据安全流通平台,形成 UCloud 优刻得隐私计算系列产品矩阵。

          云计算厂商切入隐私计算领域的必然性

          隐私计算自去年起逐步走入大众视野,时至如今,36氪观察到市面上已经出现多家相关公司。按照背景划分,目前推出相关产品的企业可分为独立专精型公司、传统安全公司、云计算公司、其他互联网公司,以及传统大数据公司等。

          公司创始人兼CEO季昕华介绍,UCloud优刻得自2016年即开始投入这一领域。其认为,上述几种类型公司的切入点均有自身特点。而UCloud优刻得作为云计算公司,推出此类产品的考虑也和行业特点相关。

          其认为,云计算有三个突出特性。首先,云计算厂商本身存储了大量的客户数据,这些数据属于用户,而非厂商。客户出于数据交换的目标,希望云计算公司满足这一需求。第二,隐私计算底层需要大量的数据存储、分析、计算能力。这时云计算公司本身所具备的云计算、云存储和大数据分析能力也成为了落地优势。另外,出于业务要求,云计算厂商本身具备一定的安全能力,这也适合隐私计算的落地。

          在行业特性的基础上,之前UCloud优刻得已经推出"安全屋"产品。如今其在安全屋基础上,对“大数据与隐私计算产品线”进行全面升级,推出三大数据安全流通平台。

          可信数据沙箱平台,基于可信芯片技术,解决安全边界、信任可见问题。通过数据沙箱与人脸识别技术、视频监控技术结合,确保数据在沙箱内完成计算、运行、分析,所得数据分析结果经过相关人员审计检查,确认合法合规,才能带离沙箱,适用于政务、金融等场景下的数据安全流通。

          安全多方计算平台,基于密码学、同态加密、差分隐私等安全技术实现安全多方计算,适用于数据不可汇聚且隐私度较高、数据分布在不同分支机构的安全流通场景,如医联体、高校科研等。

          联邦学习平台,基于完整的机器学习框架,将分布式特征提取和联邦模型计算合理规划,适用于数据不可汇聚,以图片视频、语音为代表的多媒体数据。如AI影像资料的数据分析等。

          商业化落地:挑战和机遇并存

          在技术以及产品之外,隐私计算平台的运作模式和商业模式也是当前热点话题之一。

          对此,季昕华告知36氪,隐私计算需要更开放、多元的生态。对UCloud优刻得而言,其希望在这一生态中成为三个角色——技术平台搭建方、交易服务方,和算法提供方。具体展开,技术平台搭建角色主要帮助政府或者企业输出技术能力,搭建平台,同时收取平台服务费用;交易服务方则在数据交易的相关环节分润;算法提供方指的是其利用自身的大数据分析等能力,帮助有需求的客户提供技术支持。

          此前,依托"安全屋"产品,UCloud优刻得已经在隐私计算领域落地一些项目。

          在金融领域,上海城市定制型商业补充保险“沪惠保”,依托UCloud优刻得安全屋提供数据沙箱服务,形成基于云端安全技术、计算技术和流通规则的大数据应用解决方案,将数据所有权与使用权分离,确保“沪惠保”在安全环境下合规调用上海市公共数据开放平台医保数据。截至目前,共有739万人完成投保。另外在上海普惠信贷项目中,上海市公共数据开放平台依托安全屋服务银行18家,授权调用企业数据5.4万次,完成普惠金融贷款超过700亿元。

          在政务领域,其介绍,厦门市基于UCloud优刻得安全屋,建立了全国首个大数据安全开放平台,共有全国50多家大数据处理、分析、开发、应用机构入驻,形成厦门大数据开放的生态产业链。目前,大数据安全开放平台开放数据 994万条,开放数据目录881个,参与市级部门达37个。

          医疗领域,2021年上半年UCloud优刻得联合上海市第九人民医院,结合安全屋和优钛私有云平台,建立安全、可控、开放的血管外科智能数据管理平台,帮助医院等提升运营效率,加速科研成果转化。

          当然,作为一个新兴行业,隐私计算在落地过程中也必然会遇到挑战。

          对此,季昕华也坦言,当前隐私计算主要面临三大挑战。第一与法律法规相关,如今相关法律逐步完善,但如何对数据进行确权和估值,还需要更为细致的规定。第二个是技术挑战。当前不论是密码学还是沙箱,亦或是联邦学习,都有各自适合的场景,也有自己的弊端。采取这些技术的产品还需不断打磨。第三是商业模式的挑战。前文提到,隐私计算的落地需要一个比较多元开放的生态。但如今一切刚刚开始,不少参与者还不太明确自身定位,需要不断摸索和探索。

          不过即使挑战仍在眼前,36氪同样也观察到行业相较一年前已取得了不少进展——首先是《数据安全法》和《个人信息保护法》但相继落定,再是不少业内客户的逐步尝试,以及各地正在搭建进程中的新型数据交易所,这些动作都说明整个行业正处于向好的推进过程中。

          季昕华表示,在数据安全流通领域,技术方案跟随用户需求不断演进,不存在绝对通用的解决方案。UCloud优刻得之后也将不断演进技术和产品,推动公共数据和社会数据进行按需、安全地开放、共享和交易,创造更多数据应用场景。

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