隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展和人工智能技術(shù)的逐步成熟，大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合越來越緊密，給各行各業(yè)的發(fā)展和進(jìn)步帶來了巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)帶來了大量的數(shù)據(jù)，人工智能可以利用這些信息分析深度學(xué)習(xí)、模式識別和智能決策，從而產(chǎn)生有用的信息和價值。但大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合面臨著數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、模型安全等諸多數(shù)據(jù)安全問題，在數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)流通等過程中必須采取有力措施確保數(shù)據(jù)安全。

因此，英特爾在英特爾軟件保護(hù)的基礎(chǔ)上，攜手浪潮信息，構(gòu)建了端到端的大數(shù)據(jù)和人工智能隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)計劃。（SoftwareGuard Extensions, SGX）提供可信的執(zhí)行環(huán)境（TrustedExecutionEnvironment，TEE），利用浪潮信息云海Insight提供大數(shù)據(jù)能力支持，通過BigDL-PPML建立端到端的大數(shù)據(jù)和人工智能隱私計算解決方案。通過英特爾Big-PPML和浪潮信息云海Insight的聯(lián)合測試和應(yīng)用實踐，證明了該戰(zhàn)略的安全性、高效性和卓越性能。

當(dāng)大數(shù)據(jù)與人工智能結(jié)合時，數(shù)據(jù)安全問題

大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合是當(dāng)前技術(shù)發(fā)展的熱點領(lǐng)域之一，其應(yīng)用范圍涉及商業(yè)、醫(yī)療、教育、能源等諸多領(lǐng)域。然而，在大數(shù)據(jù)與人工智能相結(jié)合的過程中，數(shù)據(jù)安全問題不容忽視，主要面臨以下數(shù)據(jù)安全問題:

數(shù)據(jù)隱私保護(hù):大數(shù)據(jù)和人工智能結(jié)合處理的數(shù)據(jù)規(guī)模和類型非常龐大和復(fù)雜，包括大量的個人身份信息、財務(wù)信息、醫(yī)療信息等敏感信息。如果這些信息被泄露或被未經(jīng)授權(quán)的第三方獲得，將對個人、企業(yè)和機(jī)構(gòu)造成巨大損失。因此，數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)脫敏等技術(shù)必須采取措施保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。

數(shù)據(jù)泄露:大數(shù)據(jù)中存儲的信息通常包括商業(yè)秘密、個人隱私等敏感信息。如果攻擊者獲得這些信息，將給企業(yè)和個人帶來巨大的損失。因此，有必要采取措施避免數(shù)據(jù)泄露，如網(wǎng)絡(luò)加密、身份驗證和密鑰管理。

虛假數(shù)據(jù)攻擊:大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量通常不能完全保證。攻擊者可以通過提交虛假數(shù)據(jù)來操縱模型，從而對公司或機(jī)構(gòu)造成傷害。因此，有必要采取措施避免虛假數(shù)據(jù)攻擊，如數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、異常檢測、可信的執(zhí)行環(huán)境等技術(shù)。

模型安全問題:在人工智能中，模型通常是通過大數(shù)據(jù)訓(xùn)練獲得的。如果攻擊者能夠瀏覽模型，他們可以從中獲得大量的敏感信息。因此，數(shù)據(jù)加密、密鑰管理等技術(shù)必須采取措施保護(hù)模型安全。

英特爾BigDL-PPML與浪潮信息云海Insight的端到端隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)

為解決大數(shù)據(jù)與人工智能相結(jié)合時遇到的數(shù)據(jù)安全問題，英特爾與浪潮信息合作，利用浪潮信息云海容器云平臺ICKS(InCloudK8)，基于英特爾SGX可信的執(zhí)行環(huán)境技術(shù)，加持強(qiáng)安全的浪潮信息KOS操作系統(tǒng)S，ICKS）Kubernetes一鍵部署(K8s）集群，通過英特爾BigDL-PPML，浪潮信息云海Insight大數(shù)據(jù)平臺提供運(yùn)維服務(wù)、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)計算、權(quán)限設(shè)置等能力，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)和人工智能端到端的隱私保護(hù)機(jī)學(xué)習(xí)計劃。

圖1大數(shù)據(jù)和人工智能端到端的隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)方案架構(gòu)

KOS

KOS是一款基于LinuxKernel的浪潮信息。、自主研發(fā)的服務(wù)器操作系統(tǒng)，如OpenAnolis，支持x86、Cpu，ARM等主流結(jié)構(gòu)，性能和穩(wěn)定性處于行業(yè)領(lǐng)先地位。可以滿足應(yīng)用領(lǐng)域的需求，如云計算、大數(shù)據(jù)、分布式存儲、人工智能、邊緣計算等。

基于開源OpenAnolis系統(tǒng)，浪潮信息KOS服務(wù)器操作系統(tǒng)得到了開發(fā)和增強(qiáng)，并加入了自主研發(fā)的軟件，提供了全方位(核心和用戶態(tài))的操作系統(tǒng)支持，其穩(wěn)定性、安全性、兼容性和性能等核心能力得到了充分驗證，是一款安全性強(qiáng)、可用性高、可靠性高、性能高、易于維護(hù)的服務(wù)器操作系統(tǒng)，能為企業(yè)客戶提供可靠的基礎(chǔ)設(shè)施平臺，滿足企業(yè)客戶多應(yīng)用領(lǐng)域的需求。本方案利用浪潮信息KOS系統(tǒng)可以加強(qiáng)端到端的整個隱私保護(hù)過程，浪潮信息KOS自帶SGX驅(qū)動，可以簡化安排實施過程。

圖2KOS 產(chǎn)品架構(gòu)

ICKS

云海容器云平臺(InCloudK8)S，簡稱ICKS)是以器皿和Kubernetes容器編排技術(shù)為基礎(chǔ)的企業(yè)級容器云平臺，選擇分布式架構(gòu)，以應(yīng)用為核心，為公司私有云市場提供全方位的應(yīng)用管理、服務(wù)網(wǎng)格、智能監(jiān)控運(yùn)維、DevOps、云平臺服務(wù)，如異構(gòu)設(shè)備管理、應(yīng)用遷移、容災(zāi)備份、多租戶管理、安全審計等。，可以幫助公司加快應(yīng)用云，實現(xiàn)業(yè)務(wù)的可擴(kuò)展性和靈活性，并自動管理應(yīng)用的整個生命周期。本方案利用浪潮信息云海容器云平臺ICKS，可以一鍵部署K8S集群環(huán)境，簡化部署流程，提高部署效率，保證集群高可用性，為本方案提供穩(wěn)定可靠的器具調(diào)度環(huán)境。

圖3ICKS 產(chǎn)品架構(gòu)

BigDLPPML

BigDL-PPML是基于英特爾SGX可信執(zhí)行環(huán)境技術(shù)的分布式隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺，由英特爾開源大數(shù)據(jù)和人工智能應(yīng)用平臺BigDL構(gòu)建。BigDL-PPML可以使企業(yè)在實踐強(qiáng)大的人工智能技術(shù)的同時，最大限度地減少處理大量與敏感數(shù)據(jù)相關(guān)的安全隱患。PPML可以有效地保護(hù)存儲、傳輸和使用中的數(shù)據(jù)：由SGXEnclaves保護(hù)的運(yùn)算內(nèi)存，由加密保護(hù)的存儲，由遠(yuǎn)程認(rèn)證和傳輸層保護(hù)的網(wǎng)絡(luò)通信，以及可選的聯(lián)邦學(xué)習(xí)支持。

圖4BigDL PPML產(chǎn)品結(jié)構(gòu)

Insight云海

云海Insight是集業(yè)內(nèi)主流新型大數(shù)據(jù)處理技術(shù)于一體的浪潮信息企業(yè)級大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)軟件，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)計算、檢索服務(wù)、安排、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)安全等30多個大數(shù)據(jù)部件，提供統(tǒng)一的平臺管理和運(yùn)維，實現(xiàn)深度功能強(qiáng)化和性能優(yōu)化。能幫助用戶輕松應(yīng)對大量數(shù)據(jù)的收集、存儲、計算、查詢、分析挖掘和數(shù)據(jù)安全等應(yīng)用領(lǐng)域。BigDLPPML 在Insight大數(shù)據(jù)平臺上，SparkSQLL作為AI計算的重要組成部分，提供SparkSQL、ML/DL、提高Insight平臺AI服務(wù)水平的聯(lián)邦學(xué)習(xí)等功能。

圖片5Insight 產(chǎn)品架構(gòu)

數(shù)據(jù)價值的安全高效挖掘

英特爾BigDL-PPML與浪潮信息云海Insight搭建的端到端大數(shù)據(jù)和人工智能隱私保護(hù)機(jī)學(xué)習(xí)計劃，幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)和AI應(yīng)用，同時保護(hù)數(shù)據(jù)安全。英特爾BigDL通過集成-PPML，浪潮信息云海Insight可以為用戶提供更安全可靠的大數(shù)據(jù)和人工智能隱私計算方案，從而帶來以下好處：

數(shù)據(jù)隱私保護(hù):隱私保護(hù)多方計算技術(shù)可以在多個計算節(jié)點上分布數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，計算任務(wù)可以在不泄露原始數(shù)據(jù)的情況下完成。這樣可以有效保護(hù)公司的數(shù)據(jù)隱私，防止敏感數(shù)據(jù)泄露。

高效率和可擴(kuò)展性：基于分布式計算框架Spark的英特爾BigDL-PPML可以在保證計算效率和可擴(kuò)展性的同時，實現(xiàn)大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型的練習(xí)和推理。它能為用戶提供更高效、更可靠的數(shù)據(jù)分析和處理服務(wù)。

降低數(shù)據(jù)處理成本:浪潮信息云海Insight大數(shù)據(jù)平臺擁有完善的數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)計算流程，海量數(shù)據(jù)可以通過大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和數(shù)據(jù)安全系統(tǒng)一站式處理。這樣可以降低企業(yè)的數(shù)據(jù)傳輸和處理成本，提高數(shù)據(jù)安全性。

提高數(shù)據(jù)價值：通過使用英特爾BigDL-PPML進(jìn)行實踐和推理，企業(yè)可以更準(zhǔn)確地分析和挖掘數(shù)據(jù)，從而提高數(shù)據(jù)的價值。與此同時，數(shù)據(jù)隱私得到保護(hù)，企業(yè)可以更放心地共享數(shù)據(jù)，促進(jìn)行業(yè)內(nèi)信息共享與合作。

綜上所述，英特爾BigDL-PPML攜手浪潮信息云海Insight建立端到端的大數(shù)據(jù)和人工智能隱私計算方案，可以為企業(yè)帶來多方面的收益，包括數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、高效率和可擴(kuò)展性，降低數(shù)據(jù)處理成本，提高數(shù)據(jù)價值。

不斷更新和完善各行業(yè)隱私計算方案的創(chuàng)新應(yīng)用

在英特爾SGX技術(shù)的基礎(chǔ)上，英特爾BigDL-PPML攜手浪潮信息云海Insight，通過雙方的聯(lián)合測試和多方實踐，可以為用戶提供更安全、更可靠的大數(shù)據(jù)和人工智能隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)方案，不僅可以保證用戶的隱私安全，而且可以提高企業(yè)的機(jī)器學(xué)習(xí)效果，從數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、高效率和可擴(kuò)展性、降低數(shù)據(jù)處理成本、提高數(shù)據(jù)價值等方面給企業(yè)帶來好處。

伴隨著計算能力的不斷提高和人工智能算法的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)和人工智能的使用場景將變得更加普遍，數(shù)據(jù)隱私和安全問題也越來越重要。英特爾BigDL-PPML基于英特爾SGX技術(shù)，將成為企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的重要工具，浪潮信息云海Insight大數(shù)據(jù)智能分析平臺將不斷創(chuàng)新和優(yōu)化，為用戶提供更安全、更可靠的數(shù)據(jù)處理和分析服務(wù)。雙方將繼續(xù)深入合作，進(jìn)一步完善端到端的大數(shù)據(jù)和人工智能隱私保護(hù)方案，在保證客戶數(shù)據(jù)安全的同時，促進(jìn)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展，在各行各業(yè)產(chǎn)生更多的創(chuàng)新和應(yīng)用。

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