9月7日，2023 inclusion·外灘大會“創新密碼技術與應用論壇”在上海舉行。本次論壇邀請瞭數位密碼學、隱私計算領域的學術界、產業界專傢，圍繞數據流轉時代，隱私保護的需求增長，直面密碼學發展困境與威脅，密碼學領域前沿技術應用與實踐成果，共探密碼學技術應用與創新之道。

本次論壇由中國密碼學會大數據與人工智能安全專委會主辦，螞蟻技術研究院承辦，隱語開源社區協辦。

密碼學是信息安全底層的支撐技術。從古代的手工加密到現代的數學和計算機密鑰技術，密碼學經歷瞭漫長的發展歷程。最早的密碼學形式可以追溯到古埃及和古希臘時期，這個時期的密碼學主要是基於隱秘性的手工加密，應用於傳統的軍事作戰。現代密碼學的崛起始於20世紀中期，隨著數學研究的深入，密碼學變得更加嚴密和數學化，開始得到瞭廣泛的應用。如在網絡安全領域，密碼學被用於保護通信和數據傳輸的機密性與完整性。

隨著大數據與人工智能等新型技術的發展，作為數據要素流通方面的重要支撐，前沿密碼技術的創新與應用正在受到企業、公眾更多的重視與關註。在日常生活中，密碼學已經高頻應用於用戶的身份驗證、數字認證；在區塊鏈領域，密碼學也是發揮著關鍵作用，確保數據不會被偽造及篡改。中國密碼學會也在2023年4月成立瞭大數據與人工智能安全專委會，共同探討大數據與人工智能安全技術中的理論與現實問題，促進產、學、研、用協同創新。

本次論壇的演講環節，8位來自密碼學、隱私計算領域學術界與產業界的權威專傢，圍繞“隱私保護+大模型”的創新與應用深度分享瞭各自的見解。

思考密碼學邊界：硬件安全與數據保護挑戰

68f27c5dd6582b4de15bc7a5fab7ec8a樊俊鋒，深圳市紐創信安科技開發有限公司CEO

傳統的網絡安全已無法滿足數據要素市場的發展需求，因此密碼學界與IT產業需要共同思考密碼定義的邊界問題。硬件安全在數據保護中扮演著關鍵角色，機密計算與同態密碼為數據要素流通提供瞭巨大的想象空間，但也面臨信任的挑戰。如芯片根密鑰、電路設計、軟件漏洞等問題。解決這些挑戰需要政、產、研，三方的共同努力。

報告最後提出瞭數據要素市場的高效建立需要硬件安全、應用算法安全、密碼學安全、以及對算法泄漏的數據信息進行研究的四項基礎技術的支撐。

保障大模型推理隱私與性能平衡新技術

——CipherGPT

劉健，浙江大學研究員

大模型推理的隱私挑戰持續受到關註。為此提出瞭CipherGPT安全推理技術，使用密碼學和協議定制可確保用戶和服務器的隱私保護。技術層面上，通過安全矩陣乘法、GELU函數和安全采樣的方式，顯著提高瞭推理的性能。但是大模型安全推理離實用還有一段距離，需要各界共同投入研究。

論壇上，《隱私保護大模型推理技術白皮書》重磅發佈。該白皮書由浙江大學網絡空間安全學院和螞蟻技術研究院共同推動，以“大模型+隱私計算”下的復雜場景為研究對象，全面總結大模型在各種應用場景中可能面對的隱私泄露風險，深度闡述如何基於多方安全計算來實現隱私保護大模型推理的技術和路線。在百模爭鳴的時代下，為如何構建隱私安全防護體系提供瞭豐富的技術路線分析和理論數據支撐。

白皮書發佈環節，中國密碼學會大數據與人工智能安全專委會副主任委員，螞蟻集團副總裁兼首席技術安全官韋韜表示“AI的快速發展，讓百模大戰的態勢愈發突顯，各行各業都對大模型的未來充滿期待，而大模型引發的隱私泄漏問題也開始得到更多的關註。大模型與隱私計算的緊密結合，是實現數據及其衍生品雙向保護的重要手段。期待白皮書的發佈能夠促進學術界與產業界對‘大模型+隱私計算’的共同關註和投入，通過軟硬件協同加速，未來隱私保護大模型在專業領域有望實用化。”

6024e0a5e115574ac21dba3414e33139《隱私保護大模型推理技術白皮書》發佈儀式

保護雲端數據隱私：

高效密文檢索與安全存儲解決方案

王劍鋒，西安電子科技大學教授

隨著雲計算、大數據技術的發展，越來越多的個人和企業用戶將數據甚至機密數據放到雲端，由此讓雲端的數據存儲面臨更嚴峻的安全威脅。

如何讓用戶放心的將數據傳上來？數據在本地完成加密，之後以密文形式存儲在雲端是可行的技術方式，由此也引出瞭密文檢索的研究需求。

但是大多數現有的密文多值映射構造會泄漏查詢鍵的數量，進而引發泄漏濫用攻擊。針對此問題提出瞭高效的padding解決方案，可以抵抗惡意服務器攻擊。

端到端加密：

保障雲存儲和多設備協同的高級數據安全

陳隆，中國科學院軟件研究所 副研究員

在應對現代應用程序對雲存儲的廣泛需求和多端設備協同的挑戰時,端到端加密的雲存儲和數據安全工作是個可靠的技術手段，它通過使用用戶友好的主口令和兩個服務器，即可實現高度的數據安全性和便攜性。用戶隻需要記住一個口令，而無需擔心多個口令管理，即可降低攻擊風險，從而保證數據的安全性。

同態加密數據庫挑戰：

性能與多樣性查詢的優化之路

邊松，北京航空航天大學副教授

同態加密數據庫，需要面對高性能和多樣性查詢的雙重挑戰。“過濾、邏輯聚合和代數聚合”是解決數據庫查詢需求問題的三個關鍵步驟，在同態加密環境中通過新型高精度比較和邏輯運算算法，可提高同態查詢的性能和準確率。

多方計算協議優化：提高通訊效率的創新方法

917a10ad51a09090b6d0b924cb8047a2宋一凡，清華大學助理教授

提高安全多方計算的通訊效率是學界持續關註的熱點問題，像SPDZ等系列的安全多方計算協議，都是考慮瞭“僅有一個參與方誠實”的最壞情況。它們的線上通訊復雜度與參與方數量成正比。

報告考慮更為一般的情況，假設有超過一個參與方是誠實的，此時我們就可以利用誠實參與方的數據來提升協議的整體效率。

提升隱私計算與端側設備互動的效率與安全性

王俊 OPPO研究院高級專傢

隱私計算和端側設備之間的互動需要綜合考慮技術、合規和用戶的體驗，以實現安全且高效的數據處理。

在同態加密的矩陣運算中使用打包算法，可以提高隱私保護計算的效率；而端雲的協同計算，包括雲端訓練和端上微調等策略，可以提高模型的精度。端雲協同計算的關鍵之一是選擇設備方面的策略，如固定端子集、隨機同步和隨機異步，可以適應更多樣的應用場景。

革新多方計算協議以提升性能和降低通信成本

周李京，華為隱私計算專傢

多方計算在隱私計算場景中應用廣泛但性能存在瓶頸，尤其在非線性計算方面。我們的動機是通過協議優化來解決這些問題。我們提出瞭一種新的協議，通過逐個truncation和數學證明來解決信息泄露問題，將通信輪數減少到兩輪，可以消除預處理開銷。最終的實驗結果表明，在CPU上每次比較僅需3微秒，在GPU上降至0.3微秒，使得產品性能大幅提高。

如今，密碼技術已不再僅限於理論研究的領域，它成為瞭信息安全和隱私保護的基石，逐步向具象化、日常化的應用場景下沉滲透。聚焦安全與隱私保護，仍需產業各界攜手共進，共同為我國密碼學領域的技術創新與實踐性應用貢獻力量！