既能让彼此共享数据，又不会泄露核心机密?(组图)

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数据在药物发现和开发中变得越来越有价值。

但是，与整个行业相比，任何一家制药公司或药物研发机构的数据量都非常有限，但它们之间的竞争关系使得它们难以坦诚分享数据如何用程序算矩阵，就像数据“孤岛”一样。是否有一种机制可以在不泄露核心机密的情况下相互共享数据？在这种情况下，隐私计算发挥着越来越重要的作用。

不久前，一个由 17 家合作伙伴组成的数据平台发布，其中包括 10 家全球顶级制药公司。在这个平台上，竞争公司可以在获得数据的前提下进行计算，以确定最有效的药物开发化合物。

Amgen、Astellas、AstraZeneca、Bayer、Boehringer Ingelheim、GlaxoSmithKline、Janssen Pharmaceuticals、Merck 和 Novartis 以及 Servier 等 10 家公司致力于保护其项目的安全性一旦隐私和隐私的保护得到证实，将产生前所未有的数据量投资。

想要大数据，但不想被“看到”

数据量越大，质量越高，可以进行更准确的建模训练和预测，这也带来了一系列新问题：不是每个人都愿意公开自己的数据或模型。 2017 年，Google AI 推出了联合机器学习这种机器学习协作的新形式，让隐私计算火了起来。

“简单来说，数据是可用的和不可见的，这就是隐私计算。”光树科技创始人张家辰说。公司总部位于上海张江科学城，是我国隐私计算行业的“领跑者”。率先实现隐私计算全国生产的“软件+硬件”技术解决方案，连续三年荣获达沃斯世界经济奖。论坛“全球科技先锋企业奖”等奖项，也是唯一获得此殊荣的中国软件企业。

“数据孤岛”是信息时代的普遍现象。原因是数据易于复制，其所有权难以定义。与其呼吁打破这种现象，还不如发展能够保护各方利益的数据共享。方式。

张家辰说，隐私计算就像一个黑匣子。人们不需要看黑匣子是如何工作的，但可以得到计算的结果，这意味着人们共享数据的价值，保护自己的核心竞争力。 “这将帮助各方拿出最优质的计算数据，”她说。

“黑匣子”服务器，帮助更多企业安心“上云”

作为隐私计算赛道的领军企业，光树科技携手相关公司在国内率先实现“软件+硬件”隐私计算国有化技术方案，推出了机密计算软件解决方案。

张家辰说，在同等条件下，软硬件结合的计算方式比单独使用软件计算要好。机密计算服务器是指在芯片修改和硬件的支持下，可以支持在操作过程中看不到操作数据的操作数据，并且只输出操作结果的服务器，非常适合大规模数据操作。

随着5G的深入应用，云计算是一种节省成本、提高算力的方式，但很多企业不愿“上云”的原因之一是“上云”相当于转换了自己的数据和算法。模型交给云服务商，但使用机密计算服务器后，云服务商无法看到服务器中计算了什么数据，这将大大提高企业“上云”的积极性。

目前，数据已被定义为与土地、劳动力、资本、技术等并列的新型生产要素。一种生产要素必须有匹配的共享和交易机制。私有计算的蓬勃发展无疑为数字经济时代的底层逻辑提供了支撑。

隐私计算正在迅速应用于各种数字场景

去年底，上海数据交易所挂牌，这意味着公司可以作为第三方机构接受交易所的订单。值得一提的是，光树科技是交易所第一家技术服务商。

隐私计算的主要应用场景有哪些？张家辰说，政务、金融、生物医药等方面走在前列。不久前，光之树为深圳市龙华区水务局提供了内涝预报防灾应急解决方案。它通过隐私计算整合私有和非敏感数据进行密文运算，输​​出高精度内涝预测结果，达到内涝级别。分工，提高内涝预报精度，支持精细化应急部署管控。

“隐私计算的发展需要软硬件结合，需要大量应用场景的支撑，上海有得天独厚的条件。”张家辰说，这也是她在张江设立公司总部的原因。在她看来，它融合了半导体公司和互联网行业，以及大量的金融公司和生物医药公司如何用程序算矩阵，可以让隐私计算催生出许多新的业态和新模式，让数字经济运行得更快。更稳定。