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一、隐私数据在ai框架中安全流动是什么类型
在人工智能（AI）框架中，隐私数据的安全流动至关重要。以下是关于“隐私数据在AI框架中安全流动是什么类型”的重点：
1.数据分类与标记：确保数据在AI框架中的流动过程中，对不同类型的数据进行分类和标记，如个人身份信息、敏感数据等，以便于后续处理和保护。
2.访问控制和权限管理：通过设置严格的访问控制和权限管理机制，限制只有授权用户才能访问特定的隐私数据，防止未授权访问和数据泄露。
3.数据加密与脱敏：对传输和存储的隐私数据进行加密，以确保在AI框架中的数据流动过程中，数据不会被窃取或篡改。同时，对数据进行脱敏处理，以减少泄露风险。
4.数据最小化原则：仅收集和处理实现特定功能所需的最少数量的数据，减少不必要的数据处理，降低泄露风险。
5.审计和监控：建立审计和监控机制，记录数据流动的过程和操作，以便及时发现和应对潜在的数据安全问题。
6.法律法规遵从性：遵守相关的数据保护法律法规，如欧盟的通用数据保护条例（GDPR），确保AI框架中的数据流动符合法律要求。
7.用户知情同意：在收集和处理用户隐私数据之前，必须获得用户的明确知情同意，并告知用户数据的用途和流动方式。
8.透明度和可解释性：确保AI框架中的数据流动过程透明，并提供足够的解释说明，让用户了解其数据如何被使用和处理。
9.应急响应计划：制定应急响应计划，以应对可能发生的数据安全事件，包括数据泄露、非法访问等。
二、洞见科技:隐私计算护航数据安全，让数据要素智能流通
数据观|刘振航
隐私计算是在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一系列信息技术，保障数据在流通与融合过程中的“可用不可见”，实现数据价值的转化和释放，为应对个人隐私保护、数据安全隐患、数据孤岛等数据流通的关键难题提出的一种技术信任下的创新解决思路。隐私计算成为了平衡数据使用与安全的重要途径之一，也成为了数字经济时代的“安全员”。
近年来，我国陆续出台了《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，发布了多项促进隐私计算技术与数据要素流通的政策措施，推动了隐私计算赛道的活跃，同时也为隐私计算行业发展指明了方向。
技术融入场景赋能数据智能流通
据了解，在2022数博会上，洞见科技“基于隐私计算的省级政务数据开放平台”案例斩获两项大奖，一是荣获2022数博会大数据产业发展系列研究成果“最佳实践案例”大奖；二是成为中国软件评测中心2022年首批“数据安全产业成果-十大典型应用案例”之一，在数据安全产业公共服务平台展出。
隐私计算领域最为主流的技术是安全多方计算、联邦学习和可信执行环境。在核心技术方面，洞见科技基于场景认知的积累，前瞻性地构建融合计算引擎，深度研究安全多方计算与联邦学习技术，自主研发出金融级隐私计算平台InsightOne，在实际应用场景中将两种技术路线进行融合应用，并且通过区块链技术增信隐私计算，使数据在加密前提下实现跨机构的数据联合分析与联合建模，在不同行业领域实现“数据可用不可见”的场景应用。
除此之外，洞见科技还研发出无可信第三方联邦学习、快速联邦学习、多方安全图计算和图联邦学习、互联互通算法容器等技术，攻克联合建模中的可信风险和性能问题，拓展跨平台的隐私计算互联互通能力，实现“计算可信可链接”。
拓展服务场景推动隐私计算平台互联互通
将服务领域从政务、金融拓宽至更多领域，为更多的场景提供服务。在这一过程中，隐私计算平台间的互联互通将是至关重要的一环。
2021年6月，洞见科技与蚂蚁集团、锘崴科技实现了多方异构隐私计算平台之间完全对等的算法协议互通，属行业首例三方互联互通实践，目前已与业内数十家隐私计算企业达成了互联互通合作。彭宇翔认为，在实现跨平台互联互通中与技术实践同样重要的，还有技术标准化工作。在标准工作中，洞见科技牵头了IEEE的隐私计算互联互通国际标准，并积极参与到中国信通院、信安标委、央行北京金融科技产业联盟等机构组织的互联互通标准制定工作中。
“洞见科技2021年的战略重心是布点，2022年的重心是连线。”彭宇翔介绍，隐私计算行业的上游节点是数据供应商，下游节点是数据应用商。目前，洞见科技在上下游拥有完善的生态布局，连线则是将上下游企业机构数据进行跨平台跨域链接，运营数据智能化流通网络。除了中诚信生态及信用评级的合规数据资源外，洞见科技在政务数据资源侧、市场数据资源侧，与政府相关部门、支付清算机构、通信运营商及知名的互联网公司均达成合作，并作为签约数商入驻了北京、上海、深圳、西部（重庆）、华东（江苏）、山东、海南、浙江、长三角、贵阳、合肥等数交所。
基于前期自研隐私计算平台节点在政务、金融、运营商等领域的广泛部署，洞见科技在数据侧和场景侧的数据智能网络逐渐成型。对于未来的发展，彭宇翔表示，洞见科技将致力于成为“最懂数据、最懂金融”的数据智能网络基础设施运营服务商，作为独立第三方，连接上下游企业机构数据，通过“左+数据、右+场景”的模式，提供数据智能产品，运营数据智能网络，让数据要素安全流通、数据价值充分释放、业务效果得到有效提升。
受访嘉宾简介：
彭宇翔，洞见科技华东区总经理，浙江大学硕士研究生。曾负责隐私计算平台产品设计，主导多个隐私计算项目落地，并参与制定联邦学习、安全多方计算等多项隐私计算技术标准，曾任众安科技AI算法techleader，负责保险科技中的AI算法研究，主导设计eKYC、智能理赔、RPA等多个应用系统，对AI算法、机器学习、隐私计算等技术有深厚积累。
AI隐私建模为数据安全提供解决方案
2021-11-1511:00·光明网如今深度学习在各个领域应用广泛，但在应用过程中存在的隐私泄露也不容忽视。
海南大学段玉聪教授团队近年来通过数据、信息、知识与智慧（DIKW）跨模态融合，对元宇宙类概念的本质内容和基本载体建模及处理进行研究，其最新研究成果以《面向跨模态隐私保护的AI治理法律技术化框架》为题刊发于中国计算机领域权威学术期刊《计算机科学》上。
“构建针对AI的数字资源隐私保护框架模型势在必行。”段玉聪介绍，可以通过在隐私资源流通中进行约束建模，来降低流通过程中参与方隐私侵权和泄露的风险。
该项研究借助DIKW图谱化将网络中的数字资源以数据、信息、知识、智慧类型进行映射，以图谱的形式存储，并且通过图谱中资源的转换不断地进行补充完善。DIKW图谱技术既可以应用于数字资源的分析利用，也可以应用于数字资源的隐私保护。（记者王祝华实习生裴宁）
来源：科技日报
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