近日《麻省理工科技評論》在杭州發(fā)布2021“十大突破性技術(shù)”，一種新型的數(shù)據(jù)安全與數(shù)據(jù)利用制度——“數(shù)據(jù)信托”位列該榜單，引起廣泛關(guān)注。

當前，數(shù)據(jù)作為極具時代特征的生產(chǎn)要素，它的價值已經(jīng)得到了社會的認可和重視。讓數(shù)據(jù)共享造福人類的數(shù)據(jù)治理成為現(xiàn)代社會治理的一大主題。在這樣的背景下，數(shù)據(jù)信托作為一種可行性方案而受到關(guān)注。

數(shù)據(jù)信托是指個人或團體將數(shù)據(jù)委托給數(shù)據(jù)信托的受托人，受托人按照預設(shè)的隱私條款，代其進行決策，也對其利益負責。

2016年，美國耶魯大學教授杰克·巴金（Jack M.Balkin）在隱私數(shù)據(jù)保護領(lǐng)域首次提出采用信托工具解釋數(shù)據(jù)主體與數(shù)據(jù)控制人之間關(guān)系的主張。目前，數(shù)據(jù)信托就作為一種新型信托制度而被關(guān)注，在世界很多地方已經(jīng)開展數(shù)據(jù)信托“試驗田”，據(jù)資深科技評論員陳根在其發(fā)布的文章中介紹：

在英國，2017年《英國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》建議利用數(shù)據(jù)信托制度建立數(shù)據(jù)投資治理架構(gòu)，以確保數(shù)據(jù)交換是安全和互利的。

?美國《2018年數(shù)據(jù)保護法》也為在線服務提供商收集和使用最終用戶數(shù)據(jù)確立了明顯的信托義務，即明確要求在線服務提供商對用戶及其相關(guān)數(shù)據(jù)承擔謹慎、忠實和保密義務。

在企業(yè)中，2018年阿爾法貝塔公司（Alphabet）的子公司人行道實驗室也提議使用獨立的數(shù)據(jù)信托來管理其在加拿大多倫多碼頭區(qū)智能城市項目開發(fā)中收集的數(shù)據(jù)。另外，微軟公司已經(jīng)嘗試過使用數(shù)據(jù)信托來監(jiān)督對德國客戶數(shù)據(jù)的訪問。

由此可見，數(shù)據(jù)信托已獲得一定程度的認可與實際應用。然而，數(shù)據(jù)信托作為大數(shù)據(jù)時代的新生事物，仍然在數(shù)據(jù)使用用途限制、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程中，各環(huán)節(jié)都可能面臨安全風險。

如何保障數(shù)據(jù)安全、防范風險并做好相應的防控措施，同盾科技合伙人、人工智能研究院院長李曉林教授介紹，“知識聯(lián)邦”技術(shù)為大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)安全與知識共享提供了一份可行性方案。

李曉林教授主持的同盾知識聯(lián)邦的理論框架體系融合了人工智能、大數(shù)據(jù)和密碼學，通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成信息、模型、認知和知識，滿足了數(shù)據(jù)可用不可見，增強了數(shù)據(jù)的隱私算法，達成了知識共創(chuàng)可共享，為打造可信AI 3.0打下了堅實的基礎(chǔ)。

李曉林教授也是國內(nèi)知識聯(lián)邦產(chǎn)學研聯(lián)盟理事長。曾任美國公立常春藤佛羅里達大學終身正教授和校級教授，計算機工程部主任，美國首家國家級深度學習研究中心創(chuàng)始主任，美國國家科學基金杰出青年教授獎獲得者。由他首創(chuàng)的“知識聯(lián)邦”理論體系，超越了國外的聯(lián)邦學習概念，是國產(chǎn)原創(chuàng)、自主可控、國際領(lǐng)先的技術(shù)突破。

在理論基礎(chǔ)層面，“知識聯(lián)邦”包含四個層級，四大層級貫穿數(shù)據(jù)使用全過程，建立其一套數(shù)據(jù)良性使用循環(huán)系統(tǒng)，并且不局限于行業(yè)，越來越發(fā)展成為一個開放的智慧大腦。“知識聯(lián)邦”信息層用于安全多方計算或檢索，模型層用于聯(lián)邦學習階段，認知層主要用于聯(lián)邦學習和聯(lián)邦預測，知識層則側(cè)重在多種知識表達的聯(lián)合，進行安全多方推理。

通過清晰、系統(tǒng)的層級架構(gòu)和分工，知識聯(lián)邦全方位實現(xiàn)安全的數(shù)據(jù)交換、知識共創(chuàng)和共享，打破了部門數(shù)據(jù)割裂和行業(yè)數(shù)據(jù)壁壘，逐漸成為各行各業(yè)確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護的關(guān)鍵技術(shù)和標準協(xié)議。為了打破系統(tǒng)和框架壁壘，2020年同盾推出了聯(lián)邦數(shù)據(jù)安全交換協(xié)議（FLEX），不僅開放了標準協(xié)議白皮書，而且開源了參考實現(xiàn)代碼，助力培育社區(qū)協(xié)同創(chuàng)新、互通互聯(lián)。目前，同盾知識聯(lián)邦技術(shù)已經(jīng)在多家金融機構(gòu)開始試點，應用領(lǐng)域涉及多頭共貸、智能風控、反欺詐等。此外，在保險、政務、醫(yī)療和智慧城市等行業(yè)也啟動了布局。

李曉林教授介紹，知識聯(lián)邦具有三大優(yōu)勢：

第一是全樣本觸達。知識聯(lián)邦后機構(gòu)間的數(shù)據(jù)，雖然各自為所有者控制，由于可以觸達更多的數(shù)據(jù)，其性能往往會超越樣本和維度有限的數(shù)據(jù)中心化聚集方式。

第二是數(shù)據(jù)不動模型動。知識聯(lián)邦后的原始數(shù)據(jù)保留在本地，計算和學習也發(fā)生在本地，中心節(jié)點僅對參與方模型知識進行安全的聚集。弱中心化模式達成了效率和安全之間的平衡，尤其適合在強監(jiān)管行業(yè)應用。對銀行等金融機構(gòu)來說，知識聯(lián)邦的應用前景尤為廣闊。

第三是知識也可以安全的共享融合。比如參與方通過NLP構(gòu)建本地的知識圖譜和各種網(wǎng)絡節(jié)點的關(guān)系，再通過知識聯(lián)邦來構(gòu)建更完整的虛擬圖譜，這樣既能幫助識別欺詐團伙，又能提升風控模型。人工的知識也可以融入其中(human in the loop)，自主自適應的構(gòu)建和融合多源知識，提煉出較有效的洞見來做智能分析與決策。

目前，這一技術(shù)已經(jīng)在多家國有大型銀行、股份制銀行等機構(gòu)展開部署和測試。同盾人工智能研究院在中關(guān)村金融科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟牽頭發(fā)起的《聯(lián)邦學習金融行業(yè)應用指南》團體標準，也于近日獲批通過。

李曉林教授說：“在知識聯(lián)邦的模式下，模型訓練時每個銀行和金融機構(gòu)，各自的數(shù)據(jù)不需對外輸出，甚至連模型的參數(shù)都不用給到對方，只需要將模型梯度的變化加密后在密文空間里安全的聚合。這樣攻擊者不能反推出源數(shù)據(jù)。”

總體而言，數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟社會發(fā)展的“石油”，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值實現(xiàn)和保護數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程中的安全是構(gòu)建大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)安全防護體系的重要一步。不論是國際“數(shù)據(jù)信托”的引入，還是國內(nèi)以同盾“知識聯(lián)邦”為代表的關(guān)鍵技術(shù)突破，都在不斷促進國內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展，幫助個人和機構(gòu)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的隱私保護和在空間和時間上的價值轉(zhuǎn)換，推動國內(nèi)整體數(shù)據(jù)治理向智能化前進。