发布隐私计算全栈解决方案，「星云Clustar」希望帮助金融客户构建数据安全新生态

​36氪获悉，近日隐私计算公司「星云clustar」在上海举办主题为“数融有道・数智无界”的隐私计算产品发布会。在会中，星云Clustar正式发布星云隐私计算全栈解决方案，该产品包含隐私计算软硬件一体机、隐私计算软件平台、异构加速算力解决方案三大部分，希望帮助解决数据应用场景中安全与效率的核心诉求。

​行业根本需求：让数据合规流通

2020年，隐私计算迎来行业元年。从市场需求谈及联邦学习及隐私计算的重要性，致力于推广联邦学习与迁移学习的杨强教授在会议中表示，人们身边多数都是维度低、样本少的小数据，要联合这些数据进行模型训练，或成本过于昂贵，或因难以合规，而被企业机构们“束之高阁”。因此，激活数据价值潜能、实现创新数据服务应用的基础条件是从根本解决数据安全共享的基础建设问题。

而在技术端，隐私计算作为面向隐私信息全生命周期保护的计算方法，理论上可以让数据在不出库的情况下合规流通，实现大数据融合的价值，做到可用不可见。星云Clustar CEO陈沫还提及，在国家政策层面，去年明确提出了土地、劳动力、资本、技术、数据五个要素的改革。所以数据的价值发现不仅给经济发展带来了机遇，也将数据安全共享及隐私保护提到新的高度，同时为技术创新提供了土壤。通过技术手段，实现数据的安全连接，成为行业规模化发展的目标。

星云产品：灵活部署的全栈式服务

作为本次发布的新产品，隐私计算一体机作为星云全栈式能力的核心，由隐私计算软件平台与隐私计算异构加速算力解决方案提供数据安全性保障与高效计算的算力支持。公司认为，从IaaS层的底层算力加速，到PaaS层的隐私计算软件平台，延伸至上层的联邦数据应用，星云的全栈式解决方案能够为数据使用方以及数据源方提供一站式的服务体验。

并且，星云一体机针对不同场景分为数据使用方和数据提供方一体机。其中使用方一体机能够带给用户“开箱即用，即插即用”的体感，而数据源方一体机能够为客户带来50-70倍的性能提升。而一体机中的核心技术—星云隐私计算软件平台，能支持多种隐私计算底层技术，且可覆盖用户全场景。该平台可向上可支撑联邦建模/推理、联合查询/统计等各类应用场景，向下兼容联邦学习、全同态加密等各类隐私保护技术，自始至终围绕企业解决安全与效率隐患的核心诉求。

同时，据公司方面介绍，隐私计算一体机还提供了业界首个不泄露交集内外的数据交集算法和业界首个异构计算加速方案，专注于隐私安全与性能，以达成高效及安心的客户体验的核心目标。由于同态加密需要相较于明文数据与计算成百上千倍的算力消耗，通过星云异构计算（GPU、FPGA协同高效计算）方案实现了同态加密的技术突破，能够将延迟降低300%，功耗降低70%，而加密速度提升400%。基于星云异构加速方案的星云隐私计算加速卡产品能够为隐私计算真正的落地提供较充沛的算力，并且能够根据实际情况，灵活进行各种部署，以及使用的方案。

行业现状：2021或是商业化元年，但大规模铺开仍在进程中

2020年被认为是隐私计算元年，彼时由于政策上合规避险的要求，以及业务端发挥大数据价值的诉求，业内诞生了一批隐私计算公司，希望通过技术手段让数据“可用不可见”。经过近一年的推广，隐私计算已经逐渐被不少金融客户（银行、证券、保险等）所熟知。不少公司亦在此前表示，自己已有不少项目在PoC进程中。

在发布会上，陈沫介绍，公司自2018年成立起至今已走过三个阶段。首先，2018年是星云的核心技术积累期，同时在做一些理论验证；2019年公司在做一些产品原型，并进行初步商业落地；2020年，星云已经在金融行业拥有了大量PoC，同时也树立了标杆案例，现在已经形成包括国有大行、股份制银行、互联网银行、券商以及保险公司标杆客户的全覆盖。其中典型的三个案例包括，为建设银行建立联邦学习框架、帮助微众银行进行联邦数据网络算力加速，以及和华大制造合作将隐私计算落在生物信息行业。通过观察行业进展，陈沫同时也认为2021年是隐私计算商业化元年。

另一方面，在大会中也有不少银行业务人士表达了自己对隐私计算的观察。来自招商银行和浦发银行的相关专家大多肯定了包含联邦学习的隐私计算技术在营销场景中的作用。但作为一项新技术，一些专家认为当前隐私计算想大规模铺开还要解决三个问题，首先是算力的提升，才能让技术更得以落地；第二是行业需要监管进行更细致的规定，才能让金融客户了解具体推行的细则；第三是各个数据源也需要操作标准的指导和市场教育。算力方面，目前已有包括星云在内的不少企业在不断进行迭代，而剩下两个层面的问题，或许需要隐私计算生态中的更多角色一起推进。