機密計算如何引領AI開發的安全未來
PrimiHub一款由密碼學專家團隊打造的開源隱私計算平臺，專注於分享資料安全、密碼學、聯邦學習、同態加密等隱私計算領域的技術和內容。
先進的AI模型比如機器學習和生成式AI為加速醫療研究、促進業務增長和協助打擊犯罪等領域帶來了巨大的潛力。但是若不正確使用，在資料用於訓練和保護模型後這些模型可能帶來重大風險。為應對這一挑戰，2023年10月，美國拜登-哈里斯政府頒佈了一項行政命令，旨在確保“AI的安全、安全和值得信賴的使用”，強調了優先採用隱私增強技術（PETs）以“保護使用者隱私”。
Duality平臺：全面解決方案
當前全球範圍內領先的安全資料協作平臺Duality匯聚了多種軟體PETs和硬體PETs，為處理查詢、分析和使用敏感資訊進行模型訓練的隱私需求提供了全面的解決方案。透過簡化TEEs的使用，Duality減輕了管理員和開發人員的負擔，使團隊能夠更專注於核心工作。這一全方位的平臺整合了硬體和軟體的優勢，為資料安全奠定了堅實基礎。
硬體與軟體的結合：強大的隱私保護
Duality以其在軟體加密資料保護解決方案方面的專業知識而聞名，尤其是全同態加密（FHE）。最近又引入硬體PETs——TEEs，為資料處理提供額外的硬體級保護。與傳統軟體解決方案不同，TEEs透過硬體安全機制在CPU內建立受保護的隔離空間，使其免受系統和外部威脅的影響。這種硬體與軟體的結合，為隱私保護提供了更為強大和全面的手段。
自動化安全：TEE中的加密金鑰管理
在TEE內，關鍵操作如密碼計算和資料處理以高度的信任和完整性進行，使用證明機制。然而，管理這些金鑰可能是一個複雜和耗時的過程。Duality Technologies透過自動化加密金鑰管理，簡化了這一過程，使分析師和資料科學家能夠專注於資料分析而無需擔心複雜的細節。這種自動化的安全性手段，為使用者提供了更加簡便而高效的使用體驗。
用例：醫療設施、兩個研究組、結構化和非結構化資料
Duality進行了一項概念驗證，展示了三個組織之間的協作：一個醫療中心、一個基因研究組織和一個製藥研究者。透過Duality平臺和雲環境中的TEE，這些組織能夠共同分析結構化和非結構化的資料，如患者X射線影像、基因資訊，同時保持患者身份的私密性和安全性。透過結合Duality的解決方案和TEE，確保敏感資料在整個過程中始終保持加密狀態，從而解決了共享敏感資訊的隱私顧慮，實現了以前無法實現的安全和協作性分析。
Duality的安全資料協作平臺與TEEs的結合，不僅解決了隱私和安全性的挑戰，也開啟了AI開發的安全未來。硬體與軟體的協同、自動化的安全管理，為使用者提供了全方位、高效和安全的資料處理體驗。在未來，這將是推動敏感資料協作和AI模型訓練的關鍵基石，為各行各業的發展帶來更加安全和可靠的保障。
原文地址：Secure AI Development & Training via Confidential Computing and TEEs
原文作者：Omer Moran
翻譯 & 整理：開放隱私計算 & PrimiHub