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瑞莱智慧RealAI发布首个企业级隐私保护机器学习平台与升级版AI模型杀毒软件


瑞莱智慧RealAI发布首个企业级隐私保护机器学习平台与升级版AI模型杀毒软件文章插图
蓝鲸TMT频道12月9日讯 ， 在2020第三代人工智能产业论坛暨瑞莱智慧RealAI战略发布会上 ， 瑞莱智慧RealAI 正式发布旗下两款第三代AI新品——隐私保护机器学习平台RealSecure和人工智能安全平台RealSafe2.0 版本 。
【瑞莱智慧RealAI发布首个企业级隐私保护机器学习平台与升级版AI模型杀毒软件】瑞莱智慧RealAI CEO田天表示 ， 继承自互联网时代的经验 ， 当前AI基础设施建设的重心集中在数据中心、算力平台上 ， 主要解决AI“温饱”问题 ， 为AI提供基础运算环境 。 但随着数据积累受场景限制、现有算力逼近极限 ， 由大数据、大算力等外部驱动力带来的AI产业“第一增长曲线”开始放缓 。由内打破才是增长 。 伴随智能化的脚步迈入产业纵深 ， AI基础设施建设亟需从自身底层能力增强出发 ， 发展出数据和算力维度外的全新能力 ， 以“内生驱动力”打造AI原生基础设施 ， 保证相同的数据、算力条件下 ， 更好的支撑AI赋能行业的深度应用 ， 打开AI产业化全新市场空间 ， 驱动产业第二增长曲线 。
据介绍 ， RealAI通过融合密码学、分布式等多个技术体系推出了RealSecure隐私保护机器学习平台（RSC） ， 这是业内首款隐私保护AI编译器 ， 首创以底层数据流图的视角揭示机器学习算法与对应分布式隐私保护算法的联系 ， 同时将隐私保护算法公式表达向更细颗粒度解构至“算子”级别 ， 通过算子组合将机器学习生态与隐私保护机器学习生态一脉打通 ， 实现两大生态的一体化 。与传统处理方式相比 ， RSC更多是扮演“编译器”的功能 ， 将机器学习算法一键编译成隐私保护机器学习算法 。 得益于底层编译级的能力 ， RSC具备三大性能优势： 一是训练速度实现30倍以上提升 ， 这源于两点 ， 在加密算法方面 ， 革命性应用全同态技术 ， 打破半同态技术功能与性能上的桎梏 ， 性能提升2-3个数量级；在AI算法优化方面 ， 收敛速度更快 ， 迭代次数少；二是白盒可验证的安全性 ， RealSecure以首创数据流图形式将所有中间计算过程安全透明的展现给用户 ， 内部算子执行完全公开 ， 实现安全透明的隐私保护通讯协议；三是易用性 ， 无需繁琐改写 ， 处理方式由“雕版印刷”转变为“活字印刷” 。
RealSafe则是为解决人工智能安全隐患而生 ， 它是首款商业化AI安全平台、业内首个针对人工智能模型的杀毒软件 。 针对“对抗样本”“后门植入”等攻击方式 ， RealSafe一方面能够对模型的安全性进行全面检测 ， 且整个检测过程全界面化操作 ， 用户无需具备专业的模型安全算法知识和编程开发经验；另一方面提供多种增强安全性的方案 ， 并且可以自动化评估每种方案针对被测模型的安全性提升效果 。RealSafe2.0版本在前一版本基础上 ， 安全检测能力进行了全面升级：首先是可评测的应用场景全面拓宽 ， 从应用最广泛的人脸识别模型拓展到了目标检测、图像分类模型；同时 ， 在检测抗对抗样本攻击的安全性基础上 ， 新增针对图像分类模型的后门自动化检测 。 除此之外RealSafe2.0版本也提供了安全性提升方案 ， 包括对抗样本去噪方法、对抗样本检测方法、对抗训练方法 。
据悉 ， 目前 ， RealSafe已在工信部重大建设项目以及某电网公司落地应用 ， 未来将集成更多安全风险的检测能力 ， 在此基础上 ， 瑞莱智慧RealAI致力于打造第三方人工智能安全检测平台 ， 探索无须人工干预地、自动化地训练出具有高安全性模型的技术方案 。
据瑞莱智慧RealAI方面介绍 ， 其孵化自清华人工智能研究院 ， 深入布局安全、可靠、可信和可扩展的第三代人工智能 ， 依托贝叶斯深度学习、可解释机器学习、AI安全对抗攻防、新一代知识图谱、隐私保护机器学习等底层技术栈 ， 围绕算法可靠、数据安全和应用可控三方面勾画出AI基础设施建设蓝图 ， 其中包括可解释机器学习建模平台RealBox、人工智能安全平台RealSafe以及深度伪造检测工具DeepReal等一系列平台产品 。


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