3月26日，由华夏时报社主办的“数据智能重塑实体：2022智能数据论坛”成功举办，本次论坛为线上形式。论坛集结了数据智能相关领域的专家学者，深入探讨当前行业发展的新趋势。
论坛上，同盾科技合伙人、人工智能研究院院长李晓林发表了《知识联邦：打造基于隐私计算的共享智能平台》的主题演讲。他认为，作为一种安全的数据和知识交换框架体系，知识联邦可以在保证数据安全的前提下实现知识的提炼与共享。
“数据作为生产要素和其他生产要素有着非常大的区别。数据容易失控，保护困难，且数据复制几乎零成本。而这些困难导致数据共享成本较低，数据分立在各个孤岛上面，数据价值没有真正发挥。”李晓林说道。
为实现数据有效安全合规流通，业界推出了一系列隐私计算技术手段，例如多方安全计算（MPC）、联邦学习（FL）、可信执行环境（TEE）等，通过打破数据孤岛来增强数据的流通价值。然而，随着各家隐私计算平台的推出，每个平台也是孤立的，又形成了新的数据群岛，这就迫切需要打破平台之间群岛的壁垒。
在李晓林看来，要想真正实现知识的共享互通，利用建立互联互通机制来充分发挥数据价值，首要问题是要保障一致性：一方面是连接上的一致性，另一方面是流通内容和数据的一致性。连接上的一致性主要是任务一致，同时启动并且同时做同一任务，计算节点一致、状态一致。流通内容则要求参数、算法、模型，加密的流程、手段、顺序等都要一致，另外日志也要一致，以方便监管。
据李晓林介绍，为了真正打破数据孤岛，打破数据群岛，充分发挥数据价值，保证数据安全合规流通，同盾科技打造了一套基于隐私计算的开放共享智能平台，其核心是智邦平台iBond，底层是智邦的内核iCore。这一整套系统是基于云衍生和容器化的平台，目前有一系列的组件，其中，FLEX提供了数据安全流通协议，Caffeine提供了算法库，SAFE提供了API和开发SDK。
李晓林表示，知识联邦作为平台的理论框架，从信息层、模型层、认知层、知识层全方位融合了多方安全计算(MPC)、联邦学习(FL)、可信执行环境(TEE)等多种技术，实现了数据可用不可见、知识共创可共享。
“为了支持数据安全合规流通，打通孤立数据群岛和平台间的壁垒。去年同盾科技提出了FLEX协议，这是一整套开源标准化联邦协议，是业界首个联邦平台互联互通协议和开源的参考事项。FLEX本身包含一个应用协议和公共组件，以及各种密码安全协议等。”李晓林说道。
在此基础之上，同盾科技又提出了全面互联互通参考模型FIRM模型。据李晓林介绍，这是一个多层次的互联互通参考模型，将互联互通分为五个层次，包括平台层、通信层、数据交换层、算法层、应用层。平台层是智邦内核，主要做一些任务同步，例如启动任务、停止任务等；通信层是智邦Caffeine组件，主要负责信息传输和数据安全交换，在通信层数据流通的速度是开源的6倍左右。算法层可以做一些算法的存储类型及算法延伸。
李晓林表示，实现数据流通之后，无论是数据的提供方、使用方还是应用开发者、提供方或使用方，都可以在这一开放共享智能平台上发布数据、应用模型，对使用者收费，实现价值变现。对此，同盾科技也有一系列按照市场机制的数据定价，也会根据数据贡献价值来给出合理的价格。
李晓林表示，同盾科技有充分的技术积累和经验来支撑复杂的隐私计算共享智能平台。目前，公司已经服务了一万多家企业客户，覆盖的行业包括政务、互联网、银行、保险等。
