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边缘计算产业联盟(ECC)发布《边缘学习:隐私计算白皮书》

2022年6月9日,由工业控制系统信息安全产业联盟主办,中国自动化学会、智能制造推进合作创新联盟、边缘计算产业联盟、中国仪器仪表行业协会、工业控制系统安全标准与测评工业和信息化部重点实验室支持,控制网(www.kongzhi.net)&《自动化博览》、OICT学院承办的2022第五届工业安全大会(ISSC2022)以线上直播形式召开。边缘计算产业联盟安全工作组主席、北京大学教授沈晴霓在会上发布了《边缘学习:隐私计算白皮书》并分享边缘学习及隐私计算的需求、架构与实践。


当前,个人数据隐私保护已经成为国际关注的重要问题,欧盟、美国、英国等陆续推出隐私保护相关的法律法规和技术标准,我国也高度重视,陆续发布了《数据安全法》、《个人信息保护法》等。随着5G、物联网、大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展与深入应用,个人隐私保护和数据治理面临诸多新的安全挑战,数据共享和联合建模的需求越来越迫切。然而基于云的中心化机器学习面临计算延迟大、可扩展性不足、数据隐私保护能力差等多重挑战。在此背景下,边缘学习的概念被提出并受到了学术界和产业界的广泛关注。


边缘学习是一种基于“云-边-端”层次化、分布式的计算架构,采取数据就近在边缘服务器或终端设备本地进行处理的方式,其本质上是隐私计算的一种实现方法,可以大大减少对云中心的依赖、降低模型计算延迟、提高可扩展性、保护数据的隐私性。


为推进边缘学习、隐私计算技术的发展和应用,边缘计算产业联盟(ECC)安全工作组组织13家成员单位联合编写了《边缘学习:隐私计算白皮书》,主要围绕边缘学习中隐私计算需求与应用场景、风险与技术挑战、技术架构与关键技术、实践与案例分析等方面展开论述,希望为学术界与产业界开展面向边缘学习的隐私计算技术方面的研究、实践和应用提供有益的参考和指导。


本白皮书由北京大学、清华大学、华为技术有限公司、国家工业信息安全发展研究中心、中国移动通信有限公司研究院、深信服科技股份有限公司、奇安信科技集团股份有限公司、绿盟科技集团股份有限公司、亚信科技(中国)有限公司、北京八分量信息科技有限公司、东吴证券股份有限公司、卡奥斯工业智能研究院(青岛)有限公司、上海宝信软件股份有限公司等单位共同编写完成。



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