北京2023年4月28日 /美通社/ -- 隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展和人工智能技術(shù)的逐漸成熟，大數(shù)據(jù)和人工智能的結(jié)合變得越來越緊密，相輔相成，為各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展和進(jìn)步帶來了巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)提供了海量的數(shù)據(jù)，而人工智能可以利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)、模式識(shí)別和智能決策等方面的分析，從而產(chǎn)生有用的信息和價(jià)值。然而，大數(shù)據(jù)和人工智能的結(jié)合也面臨著數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、模型安全等諸多數(shù)據(jù)安全問題，必須采取有效措施來確保數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)等過程中的數(shù)據(jù)安全。

因此，英特爾攜手浪潮信息構(gòu)建了端到端的大數(shù)據(jù)和人工智能隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)方案，該方案基于英特爾軟件防護(hù)拓展（Software Guard Extensions, SGX）提供可信執(zhí)行環(huán)境（Trusted Execution Environment，TEE），使用浪潮信息云海Insight提供大數(shù)據(jù)能力支持，通過BigDL-PPML建立端到端的大數(shù)據(jù)和人工智能隱私計(jì)算解決方案。通過英特爾Big-PPML和浪潮信息云海Insight的聯(lián)合測(cè)試和應(yīng)用實(shí)踐證明了該方案的安全高效和卓越性能表現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)和人工智能結(jié)合時(shí)的數(shù)據(jù)安全問題

大數(shù)據(jù)和人工智能結(jié)合是當(dāng)前技術(shù)發(fā)展的熱點(diǎn)領(lǐng)域之一，其應(yīng)用范圍涉及到商業(yè)、醫(yī)療、教育、能源等多個(gè)領(lǐng)域。然而，在大數(shù)據(jù)和人工智能結(jié)合的過程中，數(shù)據(jù)安全問題是不可忽視的，主要面臨以下數(shù)據(jù)安全問題：

數(shù)據(jù)隱私保護(hù)：大數(shù)據(jù)和人工智能結(jié)合所處理的數(shù)據(jù)規(guī)模和種類非常龐大和復(fù)雜，包含大量個(gè)人身份信息、財(cái)務(wù)信息、醫(yī)療信息等敏感信息，如果這些信息被泄露或被未經(jīng)授權(quán)的第三方獲取，將對(duì)個(gè)人、企業(yè)和機(jī)構(gòu)造成極大的損失。因此，必須采取措施保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，例如數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)脫敏等技術(shù)。

數(shù)據(jù)泄露：大數(shù)據(jù)中存儲(chǔ)的信息往往包括商業(yè)機(jī)密、個(gè)人隱私等敏感信息，如果這些信息被攻擊者獲取，將給企業(yè)和個(gè)人帶來重大損失。因此，必須采取措施防止數(shù)據(jù)泄露，例如網(wǎng)絡(luò)加密、身份認(rèn)證和訪問控制等技術(shù)。

假數(shù)據(jù)攻擊：大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量往往無法完全保證，攻擊者可以通過提交虛假數(shù)據(jù)來操縱模型，從而對(duì)企業(yè)或機(jī)構(gòu)造成損害。因此，必須采取措施防止假數(shù)據(jù)攻擊，例如數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、異常檢測(cè)、可信執(zhí)行環(huán)境等技術(shù)。

模型安全問題：在人工智能中，模型往往是根據(jù)大數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的，如果攻擊者能夠訪問模型，就可以從中獲得大量敏感信息。因此，必須采取措施保護(hù)模型安全，例如數(shù)據(jù)加密、訪問控制等技術(shù)。

英特爾BigDL-PPML攜手浪潮信息云海Insight的端到端隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)

為了解決大數(shù)據(jù)和人工智能結(jié)合時(shí)遇到的數(shù)據(jù)安全問題，英特爾與浪潮信息合作，基于英特爾SGX可信執(zhí)行環(huán)境技術(shù)，加持強(qiáng)安全的浪潮信息KOS操作系統(tǒng)，使用浪潮信息云海容器云平臺(tái)ICKS（InCloud K8S， ICKS）一鍵部署Kubernetes（K8s）集群，浪潮信息云海Insight大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供運(yùn)維管理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)計(jì)算、權(quán)限管理等能力，通過英特爾BigDL-PPML實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)和人工智能端到端的隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)方案。

KOS

浪潮信息KOS是一款基于Linux Kernel、OpenAnolis等開源技術(shù)自主研發(fā)的服務(wù)器操作系統(tǒng)，支持x86、ARM等主流架構(gòu)處理器，性能和穩(wěn)定性屬于行業(yè)領(lǐng)先地位。可滿足云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、分布式存儲(chǔ)、人工智能、邊緣計(jì)算等應(yīng)用場(chǎng)景需求。

浪潮信息KOS服務(wù)器操作系統(tǒng)基于開源OpenAnolis系統(tǒng)做了開發(fā)和增強(qiáng)， 加入了自主研發(fā)的軟件，提供全方位（內(nèi)核及用戶態(tài)）的操作系統(tǒng)支持， 其穩(wěn)定性、安全性、兼容性和性能等核心能力均已得到充分驗(yàn)證，是一款強(qiáng)安全、高可用、高可靠、高性能、易維護(hù)的服務(wù)器操作系統(tǒng)，能夠?yàn)槠髽I(yè)用戶提供值得信賴的基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)，滿足企業(yè)用戶多應(yīng)用場(chǎng)景的需求。本方案使用浪潮信息KOS系統(tǒng)可加固整個(gè)端到端隱私保護(hù)流程，且浪潮信息KOS已自帶SGX驅(qū)動(dòng)，可簡(jiǎn)化部署實(shí)施流程。

ICKS

浪潮信息云海容器云平臺(tái)（InCloud K8S，簡(jiǎn)稱 ICKS） 是企業(yè)級(jí)容器云平臺(tái)， 基于容器和 Kubernetes 容器編排技術(shù)，采用微服務(wù)架構(gòu)，以應(yīng)用為中心，面向企業(yè)私有云市場(chǎng)提供包括全方位應(yīng)用管理、服務(wù)網(wǎng)格、智能監(jiān)控運(yùn)維、DevOps、異構(gòu)設(shè)備管理、應(yīng)用遷移、容災(zāi)備份、 多租戶管理、安全審計(jì)等云平臺(tái)服務(wù)，能夠幫助企業(yè)加速應(yīng)用上云，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的高可用性、彈性伸縮，并對(duì)應(yīng)用的全生命周期進(jìn)行自動(dòng)化管理。本方案使用浪潮信息云海容器云平臺(tái)ICKS可以一鍵部署K8S集群環(huán)境，簡(jiǎn)化部署流程，提高部署效率，確保集群高可用，為本方案提供穩(wěn)定可靠的容器調(diào)度環(huán)境。

BigDL PPML

BigDL-PPML是英特爾開源的大數(shù)據(jù)和人工智能應(yīng)用平臺(tái)BigDL構(gòu)建的一個(gè)分布式的隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，主要基于英特爾SGX可信執(zhí)行環(huán)境技術(shù)。BigDL-PPML可以使公司企業(yè)在探索強(qiáng)大的人工智能技術(shù)的同時(shí)盡量降低處理大量敏感數(shù)據(jù)相關(guān)的安全風(fēng)險(xiǎn)。PPML可以有效保護(hù)存儲(chǔ)、傳輸和使用中的數(shù)據(jù)：由SGX Enclaves保護(hù)的計(jì)算和內(nèi)存、由加密保護(hù)的存儲(chǔ)、由遠(yuǎn)程認(rèn)證和傳輸層安全保護(hù)的網(wǎng)絡(luò)通信，以及可選的聯(lián)邦學(xué)習(xí)支持。

云海Insight

云海Insight是浪潮信息企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)軟件，集合業(yè)界主流的新型大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)計(jì)算、檢索服務(wù)、編排、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)安全等30多個(gè)大數(shù)據(jù)組件，提供統(tǒng)一的平臺(tái)化管理運(yùn)維，實(shí)現(xiàn)深度功能增強(qiáng)和性能優(yōu)化，能夠幫助客戶輕松應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、計(jì)算、查詢、分析挖掘和數(shù)據(jù)安全等應(yīng)用場(chǎng)景。BigDL PPML作為AI計(jì)算的重要組成部分集成到Insight大數(shù)據(jù)平臺(tái)中，提供Spark SQL、ML/DL、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等功能，提升Insight平臺(tái)AI服務(wù)能力。

安全高效的發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值

英特爾BigDL-PPML攜手浪潮信息云海Insight構(gòu)建的端到端的大數(shù)據(jù)和人工智能隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)方案，可以幫助企業(yè)在保護(hù)數(shù)據(jù)安全的前提下，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)和AI應(yīng)用。通過集成英特爾BigDL-PPML，浪潮信息云海Insight可以為企業(yè)提供更加安全和可靠的大數(shù)據(jù)和人工智能隱私計(jì)算方案，從而帶來以下收益：

數(shù)據(jù)隱私保護(hù)：隱私保護(hù)多方計(jì)算技術(shù)可以將數(shù)據(jù)分布在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行計(jì)算，并在不泄露原始數(shù)據(jù)的情況下完成計(jì)算任務(wù)。這可以有效保護(hù)企業(yè)的數(shù)據(jù)隱私，避免敏感數(shù)據(jù)被泄露。

高效性和可擴(kuò)展性：英特爾BigDL-PPML基于分布式計(jì)算框架Spark進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理，同時(shí)保證計(jì)算效率和可擴(kuò)展性。這可以為企業(yè)提供更加高效和可靠的數(shù)據(jù)分析和處理服務(wù)。

降低數(shù)據(jù)處理成本：浪潮信息云海Insight大數(shù)據(jù)平臺(tái)具有完善的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)計(jì)算流程，通過大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和數(shù)據(jù)安全體系，可以對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行一站式處理。這可以降低企業(yè)的數(shù)據(jù)傳輸和處理成本，同時(shí)提高數(shù)據(jù)安全性。

提高數(shù)據(jù)價(jià)值：通過利用英特爾BigDL-PPML進(jìn)行訓(xùn)練和推理，企業(yè)可以更加準(zhǔn)確地分析和挖掘數(shù)據(jù)，從而提高數(shù)據(jù)的價(jià)值。同時(shí)，數(shù)據(jù)隱私得到保護(hù)，企業(yè)可以更加放心地分享數(shù)據(jù)，促進(jìn)行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)共享和合作。

綜上所述，英特爾BigDL-PPML攜手浪潮信息云海Insight建立端到端的大數(shù)據(jù)和人工智能隱私計(jì)算方案，可以為企業(yè)帶來多方面的收益，包括數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、高效性和可擴(kuò)展性、降低數(shù)據(jù)處理成本和提高數(shù)據(jù)價(jià)值等。

持續(xù)更新完善隱私計(jì)算方案在各行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用

基于英特爾SGX技術(shù)，英特爾BigDL-PPML攜手浪潮信息云海Insight可以為企業(yè)提供更加安全和可靠的大數(shù)據(jù)和人工智能隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)方案，經(jīng)過雙方的聯(lián)合測(cè)試和多方實(shí)踐，該方案不僅能夠保障用戶的隱私安全，而且能夠提高企業(yè)的機(jī)器學(xué)習(xí)效率，為企業(yè)帶來包括數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、高效性和可擴(kuò)展性、降低數(shù)據(jù)處理成本和提高數(shù)據(jù)價(jià)值等多方面的收益。

隨著計(jì)算能力的不斷提高和人工智能算法的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)和人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景也將會(huì)更加廣泛，數(shù)據(jù)隱私和安全問題變得越來越重要?；谟⑻貭朣GX技術(shù)的英特爾BigDL-PPML將成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的重要工具，浪潮信息云海Insight大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)將會(huì)不斷更新和完善，為企業(yè)提供更加安全可靠的數(shù)據(jù)處理和分析服務(wù)。雙方將繼續(xù)深入合作，進(jìn)一步完善端到端的大數(shù)據(jù)和人工智能隱私保護(hù)方案，在保障用戶數(shù)據(jù)安全的同時(shí)，促進(jìn)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)持續(xù)發(fā)展，在各行各業(yè)中產(chǎn)生更多的創(chuàng)新和應(yīng)用。