Recientemente, se celebró en Beijing la Big Data Industry Conference 2020, organizada por la Academia de Tecnología de la Información y las Comunicaciones de China (CAICT) y la Asociación de Normas de Comunicaciones de China (CCSA). El equipo de big data de CAICT lanzó un nuevo conjunto de estándares para guiar la circulación de datos.
Una serie de estándares de computación que preservan la privacidad ideados por CAICT y desarrollados por Ant Financial Services, WeBank, Tencent Cloud, Baidu, Intel, ARPA y otras empresas, se dieron a conocer formalmente en la conferencia. Entre ellos se encuentran los "Requisitos técnicos y métodos de prueba para productos de circulación de datos basados en computación multipartita que preserva la privacidad (edición revisada)" y "Requisitos técnicos y métodos de prueba para plataformas de computación de datos basadas en entornos de ejecución de confianza", publicados recientemente.
Computación que preserva la privacidad dedicada a resolver los cuellos de botella del flujo de datos
Con la rápida expansión de la participación de mercado de la industria de big data, el intercambio abierto, el intercambio y la circulación de big data se ha convertido en una tendencia. Se puede decir que la circulación de datos es la clave para liberar el valor de los datos. Sin embargo, la circulación de datos también va acompañada de muchos problemas como propiedad, calidad, cumplimiento y seguridad. Estos se han convertido en cuellos de botella que restringen la circulación de datos.
Para resolver estos problemas, los profesionales de big data los han analizado desde diferentes perspectivas. Hasta ahora, la exploración desde una perspectiva técnica es fructífera y prometedora. La tecnología de computación que preserva la privacidad, representada por MPC que preserva la privacidad y un entorno de ejecución confiable, proporciona soluciones inspiradoras a los problemas que ocurren en la circulación de datos y se ha convertido en un avance importante en la industria de big data en los últimos dos años.
Sin embargo, quedan varias preguntas sin respuesta. ¿Son las leyes y regulaciones existentes adecuadas para la tecnología? ¿Cómo será el futuro de las tecnologías de computación que preservan la privacidad y las leyes y regulaciones relacionadas?
El tema de la Conferencia de la industria de Big Data de este año fue "Circulación de datos y computación para preservar la privacidad". Los participantes discutieron posibles soluciones tanto desde la perspectiva técnica como jurídica. Los expertos de CAICT presentaron el Comité de Estándares y Tecnología de Big Data (TC601) de la Asociación de Estándares de Comunicaciones de China (CCSA). Explicaron su progreso en la formulación y revisión de los estándares de computación multipartita (MPC) que preserva la privacidad, entorno de ejecución confiable, aprendizaje federal y otras series de estándares.
Al mismo tiempo, también brindaron una interpretación en profundidad de los aspectos más destacados del segundo lote de pruebas de productos de computación multipartita (MPC) que preservan la privacidad y analizaron su tendencia de desarrollo. Además, los expertos de las principales empresas de computación que preservan la privacidad y los expertos de alto nivel que participan en investigaciones legales relacionadas discutieron los problemas técnicos y legales relevantes.
ARPA participó en el desarrollo de estándares de la serie de computación para preservar la privacidad
El desarrollo y revisión de estándares está liderado por el Comité de Estándares y Tecnología de Big Data de la CCSA, que se ocupa principalmente de los escenarios de cumplimiento de la protección de la privacidad y la circulación de datos involucrados en el proceso de circulación de datos, apuntando a las dos tecnologías de protección de la privacidad cómputo de parte (MPC) y entorno de ejecución confiable.
Como institución de investigación científica dependiente directamente del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información, la Academia China de Tecnología de la Información y las Comunicaciones (CAICT) es un grupo de expertos nacional especializado y es responsable de unir a las empresas de la industria para promover la innovación y el desarrollo de la industria. Desempeña un papel importante en el desarrollo de importantes estrategias, políticas, estándares y acreditación de pruebas en comunicaciones, computación en la nube, big data y otras industrias.
ARPA también participó en el desarrollo de la versión original de la norma, que fue revisada por primera vez por el equipo del proyecto. Esta revisión agrega nuevos casos de prueba, como tolerancia a fallas de seguridad de múltiples partes y soporte de actualización, aumenta el número de elementos de prueba obligatorios y agiliza y consolida los casos de prueba originales. En general, se ha actualizado la arquitectura técnica y se ha elevado el umbral técnico para adaptarse mejor al desarrollo industrial.
En el estándar de entorno de ejecución confiable, el equipo del proyecto estandarizó la terminología común, la arquitectura técnica y el modelo de seguridad, y las capacidades del producto estandarizadas desde nueve perspectivas, incluida la capacidad de procesamiento de tareas, la escalabilidad de algoritmos, la validación del entorno, la seguridad de las comunicaciones, la confidencialidad informática, la coherencia, el almacenamiento de datos, auditoría, operación y mantenimiento.
ARPA continúa impulsando la estandarización de la industria en la industria de la computación que preserva la privacidad
ARPA es líder en tecnología de computación segura multipartita (MPC). Con MPC, las operaciones se pueden realizar en datos cifrados, lo que hace que los datos estén disponibles para análisis, pero permanecen invisibles y seguros. ARPA ayuda a diferentes organizaciones a realizar el intercambio de datos, la formación de modelos y la predicción al tiempo que cumple con los requisitos de protección de la privacidad del usuario, políticas y regulaciones de seguridad de datos. La tecnología de aprendizaje compartido se ha aplicado a varios escenarios comerciales, como crédito, control de riesgos, seguros y asuntos gubernamentales.
En 2019, se lanzó oficialmente el “Estándar para productos de circulación de datos basados en computación segura entre múltiples partes” (el Estándar), dirigido por la Academia de Tecnología de la Información y las Comunicaciones de China. También participaron en el proceso Ant Financial, Baidu Security, Ali Security y otras instituciones notables. ARPA estuvo profundamente involucrado y dirigió directamente la compilación de múltiples contenidos del nivel de protocolo criptográfico en el Estándar, y proporcionó una gran cantidad de opiniones y sugerencias sobre los aspectos teóricos y de producto de MPC seguro. Al mismo tiempo, ARPA ha alcanzado una relación de cooperación profunda a largo plazo con el Instituto de Investigación de Información y Comunicación de China.
En diciembre de 2019, ARPA fue invitado por IEEE (Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos) a participar en el desarrollo del Estándar IEEE para el Marco Técnico y los Requisitos del Aprendizaje Automático Compartido (IEEE P2830).
El estándar tiene como objetivo estandarizar la definición de aprendizaje automático compartido, marco técnico, proceso técnico, características técnicas, requisitos de seguridad, etc., a nivel internacional.
El IEEE Shared Machine Learning Standard es un estándar dirigido por Ant Financial Services Group (anteriormente conocido como Alipay, es una empresa afiliada del grupo chino Alibaba Group. Ant Financial es la empresa FinTech más valorada del mundo y la empresa unicornio más valiosa del mundo. , con una valoración de 150.000 millones de dólares). Participaron empresas e instituciones de investigación como ARPA, la Asociación de Tecnología Financiera de Zhejiang, el Instituto de Investigación de Estandarización de Zhejiang, el Instituto de Investigación de Estandarización de Electrónica de China, Alibaba, Lenovo, China Mobile, la Universidad de Zhejiang y otras instituciones de investigación.
