英特尔携手浪潮信息构建端到端的隐私保护机器学习计划

随着大数据的快速发展和人工智能技术的逐步成熟，大数据与人工智能的结合越来越紧密，给各行各业的发展和进步带来了巨大的机遇和挑战。大数据带来了大量的数据，人工智能可以利用这些信息分析深度学习、模式识别和智能决策，从而产生有用的信息和价值。但大数据与人工智能的结合面临着数据泄露、数据隐私保护、模型安全等诸多数据安全问题，在数据存储、数据处理、数据流通等过程中必须采取有力措施确保数据安全。

因此，英特尔在英特尔软件保护的基础上，携手浪潮信息，构建了端到端的大数据和人工智能隐私保护机器学习计划。（SoftwareGuard Extensions, SGX）提供可信的执行环境（TrustedExecutionEnvironment，TEE），利用浪潮信息云海Insight提供大数据能力支持，通过BigDL-PPML建立端到端的大数据和人工智能隐私计算解决方案。通过英特尔Big-PPML和浪潮信息云海Insight的联合测试和应用实践，证明了该战略的安全性、高效性和卓越性能。

当大数据与人工智能结合时，数据安全问题

大数据与人工智能的结合是当前技术发展的热点领域之一，其应用范围涉及商业、医疗、教育、能源等诸多领域。然而，在大数据与人工智能相结合的过程中，数据安全问题不容忽视，主要面临以下数据安全问题:

数据隐私保护:大数据和人工智能结合处理的数据规模和类型非常庞大和复杂，包括大量的个人身份信息、财务信息、医疗信息等敏感信息。如果这些信息被泄露或被未经授权的第三方获得，将对个人、企业和机构造成巨大损失。因此，数据加密、数据脱敏等技术必须采取措施保护数据隐私。

数据泄露:大数据中存储的信息通常包括商业秘密、个人隐私等敏感信息。如果攻击者获得这些信息，将给企业和个人带来巨大的损失。因此，有必要采取措施避免数据泄露，如网络加密、身份验证和密钥管理。

虚假数据攻击:大数据中的数据质量通常不能完全保证。攻击者可以通过提交虚假数据来操纵模型，从而对公司或机构造成伤害。因此，有必要采取措施避免虚假数据攻击，如数据质量管理、异常检测、可信的执行环境等技术。

模型安全问题:在人工智能中，模型通常是通过大数据训练获得的。如果攻击者能够浏览模型，他们可以从中获得大量的敏感信息。因此，数据加密、密钥管理等技术必须采取措施保护模型安全。

英特尔BigDL-PPML与浪潮信息云海Insight的端到端隐私保护机器学习

为解决大数据与人工智能相结合时遇到的数据安全问题，英特尔与浪潮信息合作，利用浪潮信息云海容器云平台ICKS(InCloudK8)，基于英特尔SGX可信的执行环境技术，加持强安全的浪潮信息KOS操作系统S，ICKS）Kubernetes一键部署(K8s）集群，通过英特尔BigDL-PPML，浪潮信息云海Insight大数据平台提供运维服务、数据存储、数据计算、权限设置等能力，实现大数据和人工智能端到端的隐私保护机学习计划。

图1大数据和人工智能端到端的隐私保护机器学习方案架构

KOS

KOS是一款基于LinuxKernel的浪潮信息。、自主研发的服务器操作系统，如OpenAnolis，支持x86、Cpu，ARM等主流结构，性能和稳定性处于行业领先地位。可以满足应用领域的需求，如云计算、大数据、分布式存储、人工智能、边缘计算等。

基于开源OpenAnolis系统，浪潮信息KOS服务器操作系统得到了开发和增强，并加入了自主研发的软件，提供了全方位(核心和用户态)的操作系统支持，其稳定性、安全性、兼容性和性能等核心能力得到了充分验证，是一款安全性强、可用性高、可靠性高、性能高、易于维护的服务器操作系统，能为企业客户提供可靠的基础设施平台，满足企业客户多应用领域的需求。本方案利用浪潮信息KOS系统可以加强端到端的整个隐私保护过程，浪潮信息KOS自带SGX驱动，可以简化安排实施过程。

图2KOS 产品架构

ICKS

云海容器云平台(InCloudK8)S，简称ICKS)是以器皿和Kubernetes容器编排技术为基础的企业级容器云平台，选择分布式架构，以应用为核心，为公司私有云市场提供全方位的应用管理、服务网格、智能监控运维、DevOps、云平台服务，如异构设备管理、应用迁移、容灾备份、多租户管理、安全审计等。，可以帮助公司加快应用云，实现业务的可扩展性和灵活性，并自动管理应用的整个生命周期。本方案利用浪潮信息云海容器云平台ICKS，可以一键部署K8S集群环境，简化部署流程，提高部署效率，保证集群高可用性，为本方案提供稳定可靠的器具调度环境。

图3ICKS 产品架构

BigDLPPML

BigDL-PPML是基于英特尔SGX可信执行环境技术的分布式隐私保护机器学习平台，由英特尔开源大数据和人工智能应用平台BigDL构建。BigDL-PPML可以使企业在实践强大的人工智能技术的同时，最大限度地减少处理大量与敏感数据相关的安全隐患。PPML可以有效地保护存储、传输和使用中的数据：由SGXEnclaves保护的运算内存，由加密保护的存储，由远程认证和传输层保护的网络通信，以及可选的联邦学习支持。

图4BigDL PPML产品结构

Insight云海

云海Insight是集业内主流新型大数据处理技术于一体的浪潮信息企业级大数据基础软件，包括数据采集、数据存储、数据计算、检索服务、安排、数据湖、数据安全等30多个大数据部件，提供统一的平台管理和运维，实现深度功能强化和性能优化。能帮助用户轻松应对大量数据的收集、存储、计算、查询、分析挖掘和数据安全等应用领域。BigDLPPML 在Insight大数据平台上，SparkSQLL作为AI计算的重要组成部分，提供SparkSQL、ML/DL、提高Insight平台AI服务水平的联邦学习等功能。

图片5Insight 产品架构

数据价值的安全高效挖掘

英特尔BigDL-PPML与浪潮信息云海Insight搭建的端到端大数据和人工智能隐私保护机学习计划，帮助企业实现数据分析、机器学习、深度学习等大数据和AI应用，同时保护数据安全。英特尔BigDL通过集成-PPML，浪潮信息云海Insight可以为用户提供更安全可靠的大数据和人工智能隐私计算方案，从而带来以下好处：

数据隐私保护:隐私保护多方计算技术可以在多个计算节点上分布数据进行计算，计算任务可以在不泄露原始数据的情况下完成。这样可以有效保护公司的数据隐私，防止敏感数据泄露。

高效率和可扩展性：基于分布式计算框架Spark的英特尔BigDL-PPML可以在保证计算效率和可扩展性的同时，实现大规模深度学习模型的练习和推理。它能为用户提供更高效、更可靠的数据分析和处理服务。

降低数据处理成本:浪潮信息云海Insight大数据平台拥有完善的数据收集、数据存储和数据计算流程，海量数据可以通过大数据处理技术和数据安全系统一站式处理。这样可以降低企业的数据传输和处理成本，提高数据安全性。

提高数据价值：通过使用英特尔BigDL-PPML进行实践和推理，企业可以更准确地分析和挖掘数据，从而提高数据的价值。与此同时，数据隐私得到保护，企业可以更放心地共享数据，促进行业内信息共享与合作。

综上所述，英特尔BigDL-PPML携手浪潮信息云海Insight建立端到端的大数据和人工智能隐私计算方案，可以为企业带来多方面的收益，包括数据隐私保护、高效率和可扩展性，降低数据处理成本，提高数据价值。

不断更新和完善各行业隐私计算方案的创新应用

在英特尔SGX技术的基础上，英特尔BigDL-PPML携手浪潮信息云海Insight，通过双方的联合测试和多方实践，可以为用户提供更安全、更可靠的大数据和人工智能隐私保护机器学习方案，不仅可以保证用户的隐私安全，而且可以提高企业的机器学习效果，从数据隐私保护、高效率和可扩展性、降低数据处理成本、提高数据价值等方面给企业带来好处。

伴随着计算能力的不断提高和人工智能算法的不断创新，大数据和人工智能的使用场景将变得更加普遍，数据隐私和安全问题也越来越重要。英特尔BigDL-PPML基于英特尔SGX技术，将成为企业实现数据安全和隐私保护的重要工具，浪潮信息云海Insight大数据智能分析平台将不断创新和优化，为用户提供更安全、更可靠的数据处理和分析服务。双方将继续深入合作，进一步完善端到端的大数据和人工智能隐私保护方案，在保证客户数据安全的同时，促进大数据和人工智能技术的可持续发展，在各行各业产生更多的创新和应用。

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