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英特尔携手浪潮信息构建端到端的隐私保护机器学习方案

作者:鸿盛广达 来源:成都浪潮服务器代理商 点击量:109

  随着大数据的快速发展和人工智能技术的逐渐成熟,大数据和人工智能的结合变得越来越紧密,相辅相成,为各个领域的发展和进步带来了巨大的机遇和挑战。大数据提供了海量的数据,而人工智能可以利用这些数据进行深度学习、模式识别和智能决策等方面的分析,从而产生有用的信息和价值。然而,大数据和人工智能的结合也面临着数据泄露、数据隐私保护、模型安全等诸多数据安全问题,必须采取有效措施来确保数据存储、数据处理、数据流转等过程中的数据安全。

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  英特尔携手浪潮信息构建了端到端的大数据和人工智能隐私保护机器学习方案,该方案基于英特尔软件防护拓展提供可信执行环境,使用浪潮信息云海Insight提供大数据能力支持,通过BigDL-PPML建立端到端的大数据和人工智能隐私计算解决方案。通过英特尔Big-PPML和浪潮信息云海Insight的联合测试和应用实践证明了该方案的安全高效和卓越性能表现。

  大数据和人工智能结合时的数据安全问题

  大数据和人工智能结合是当前技术发展的热点领域之一,其应用范围涉及到商业、医疗、教育、能源等多个领域。然而,在大数据和人工智能结合的过程中,数据安全问题是不可忽视的,主要面临以下数据安全问题:

  ■ 数据隐私保护:大数据和人工智能结合所处理的数据规模和种类非常庞大和复杂,包含大量个人身份信息、财务信息、医疗信息等敏感信息,如果这些信息被泄露或被未经授权的第三方获取,将对个人、企业和机构造成极大的损失。因此,必须采取措施保护数据隐私,例如数据加密、数据脱敏等技术。www.server028.com

  ■ 数据泄露:大数据中存储的信息往往包括商业机密、个人隐私等敏感信息,如果这些信息被攻击者获取,将给企业和个人带来重大损失。因此,必须采取措施防止数据泄露,例如网络加密、身份认证和访问控制等技术。

  ■ 假数据攻击:大数据中的数据质量往往无法完全保证,攻击者可以通过提交虚假数据来操纵模型,从而对企业或机构造成损害。因此,必须采取措施防止假数据攻击,例如数据质量管理、异常检测、可信执行环境等技术。

  ■ 模型安全问题:在人工智能中,模型往往是根据大数据训练得到的,如果攻击者能够访问模型,就可以从中获得大量敏感信息。因此,必须采取措施保护模型安全,例如数据加密、访问控制等技术。

  英特尔BigDL-PPML携手浪潮信息云海Insight的端到端隐私保护机器学习

  为了解决大数据和人工智能结合时遇到的数据安全问题,英特尔与浪潮信息合作,基于英特尔SGX可信执行环境技术,加持强安全的浪潮信息KOS操作系统,使用浪潮信息云海容器云平台ICKS(InCloud K8S, ICKS)一键部署Kubernetes(K8s)集群,浪潮信息云海Insight大数据平台提供运维管理、数据存储、数据计算、权限管理等能力,通过英特尔BigDL-PPML实现大数据和人工智能端到端的隐私保护机器学习方案。

  浪潮信息KOS是一款基于Linux Kernel、OpenAnolis等开源技术自主研发的服务器操作系统,支持x86、ARM等主流架构处理器,性能和稳定性属于行业领先地位。可满足云计算、大数据、分布式存储、人工智能、边缘计算等应用场景需求。server028.com

  浪潮信息 KOS 服务器操作系统基于开源 OpenAnolis 系统做了开发和增强, 加入了自主研发的软件,提供全方位(内核及用户态)的操作系统支持, 其稳定性、安全性、兼容性和性能等核心能力均已得到充分验证,是一款强安全、高可用、高可靠、高性能、易维护的服务器操作系统,能够为企业用户提供值得信赖的基础设施平台,满足企业用户多应用场景的需求。本方案使用浪潮信息 KOS 系统可加固整个端到端隐私保护流程,且浪潮信息 KOS 已自带 SGX 驱动,成都浪潮代理可简化部署实施流程。


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