近年來，楊強教授著作頗豐，前有首部全面、系統的聯邦學習專著《聯邦學習》，後有沉澱十餘年研究的《遷移學習》。近日，港科大計算機科學與工程系副教授陳凱與楊強聯合撰寫的新書《隱私計算》已經出版，為讀者深入解讀保護數據安全的隱私計算技術。數據要素已成為核心生產要素與推動經濟發展的核心力量。數據要素的價值在不斷得到釋放，對提高生產效率的推動作用日益突出。今年 1 月份，國務院更是印發了《「十四五」 數字經濟發展規劃》，強調數據要素是數字經濟深化發展的核心引擎，到 2025 年數據要素市場體系初步建立，要充分發揮數據要素作用，加快數據要素市場化流通。數據的流通和共享雖然為社會發展創造了巨大價值，但人們對互聯網企業的信任也日益走低，認為巨頭們在收集海量數據的同時，正「暗地裡」侵犯用戶隱私權。手機、監控攝像頭及各種傳感器也在源源不斷地收集人們的日常活動數據。越來越多的數據濫用和隱私泄露事件提醒着人們，不恰當地使用大數據也會帶來災難性後果：用戶設備及其活動信息的泄露可能導致用戶被軟件「殺熟」，用戶個人信息的泄露還可能導致用戶被犯罪分子精準詐騙。在此背景下，國家在政策層面出台了一系列法律、法規來規範數據的管理和使用。繼《中華人民共和國網絡安全法》生效之後，《數據安全法》和《個人信息保護法》也相繼於 2021 年頒布和實施。除了依靠法律制度保護隱私，利用技術保護數據安全也至關重要。作為一種在保護數據安全的同時兼顧行業應用與發展的新型技術，隱私計算也獲得了越來越多的關注。從 20 世紀 80 年代多方安全計算提出至今，隱私計算相關技術發展已經將近半個世紀。2021 年以來，在技術、政策、資本等多種因素的催化下，隱私計算行業開啟加速發展模式。相比於傳統數據保密方法，隱私計算最大的亮點是使數據在各個環節中「可用不可見」，通過實現數據的物理分散、邏輯集中，在確保數據安全隱私性的同時，挖掘數據價值、促進價值流通。但應看到，在隱私計算賽道中，國內外、各大技術公司選擇的技術路線各有不同。研究者想要全面深入了解隱私計算，並非易事。2 月初，由香港科技大學計算機科學與工程系副教授 & 智能網絡與系統實驗室主任陳凱教授、加拿大工程院及加拿大皇家科學院兩院院士 & 微眾銀行首席人工智能官楊強教授共同撰寫的《隱私計算》中文專著重磅上市，為讀者系統地揭秘了隱私計算。
這本書是為計算機科學、隱私保護、大數據和人工智能相關專業的學生，以及對隱私計算感興趣的從業者、從事隱私計算研究的研究人員、法律法規制定者和政府監管者編寫的。無論是入門還是探究隱私計算，本書都可作為閱讀資料的第一本書。在大數據和人工智能時代，如何在享受新技術帶來的便利性的同時保護自己的隱私，是一個重要的問題。《隱私計算》系統講解了隱私計算的基礎技術和實踐案例，並具有以下 5 大特色。一是內容系統完整全面。本書呈現相對完整的隱私計算知識體系，系統闡述隱私計算關鍵技術，包括 4 大發展階段，5 大應用平台，9 大落地實踐案例。二是理論應用價值兼備。本書系統講解隱私計算的基礎理論和關鍵技術，包括秘密共享、同態加密、不經意傳輸、混淆電路、差分隱私、可信執行環境和聯邦學習。此外還介紹了基於隱私計算技術構建的五個前沿隱私計算平台，以及平台的效率問題和常見加速策略。三是產業實踐案例豐富。本書結合金融營銷與風控、廣告計費、廣告推薦、數據查詢、醫療、語音識別及政務等領域的產業應用案例，詳細分析了相關技術的適用範圍和落地方法，方便讀者理解技術的優點和局限性，對實踐者具有很高的參考價值。四是全新法律法規解讀。本書邀請觀韜中茂律師事務所的資深律師，對最新的中國數據保護法律進行了詳細解讀，方便讀者了解中國新的數據保護制度。五是頂級專家學者力薦。中國科學院院士梅宏傾情作序，中國工程院院士高文、中國工程院外籍院士、加拿大皇家科學院院士羅智泉、創新工場董事長兼 CEO 李開復聯袂推薦。具體地，全書共有 11 章，按層次劃分為 3 部分。第一部分全面系統地闡述隱私加密計算技術，包括秘密共享、同態加密、不經意傳輸和混淆電路。第二部分介紹隱私保護計算技術，包括差分隱私、可信執行環境和聯邦學習。第三部分介紹基於隱私計算技術構建的隱私計算平台和實踐案例，隱私計算平台主要包括面向聯邦學習的 FATE 平台和加密數據庫的 CryptDB 系統等五個平台，以及隱私計算平台的效率問題和常見的加速策略；實踐案例部分主要介紹包括金融營銷與風控、廣告計費、廣告推薦、數據查詢、醫療、語音識別及政務等領域的應用案例。此外，《隱私計算》還展望了隱私計算未來的研究和落地方向。在附錄中介紹了當前新的中國數據保護法律概況。
陳凱，香港科技大學計算機科學與工程系副教授、博導、研究生部主任，智能網絡與系統實驗室（iSING Lab）主任，香港科大 - 微信人工智能技術聯合實驗室（WHAT Lab）主任，香港人工智能與機器人學會（HKSAIR）執行副理事長，香港主題研究計劃（Theme-based Reseach Scheme）首席科學家。陳凱本科和碩士畢業於中國科學技術大學，獲得中國科學院院長獎；博士畢業於美國西北大學。他的主要研究方向包括數據中心網絡、雲計算、大數據與人工智能底層系統和基礎架構、聯邦學習與隱私計算。他曾擔任 ACM SIGCOMM、USENIX NSDI、IEEE INFOCOM、Cloud Computing、Big Data、IEEE/ACM Transactions on Networking 等國際會議和期刊的程序委員會委員和編委，亞太網絡研討會（APNet）的發起人和執行委員會主席。目前，他發表學術論文 100 余篇，擁有科技發明 15 項，其中項成果已成功部署到工業界，與微軟、騰訊、華為等 IT 公司保持密切合作，承擔多項香港政府課題研究，擔任香港 RGC 主題研究計劃項目的統籌負責人，參與國家 973 重大基礎研究。
楊強，加拿大工程院及加拿大皇家科學院兩院院士，微眾銀行首席人工智能官，香港科技大學講席教授，AAAI 2021 大會主席，中國人工智能學會（CAAI）榮譽副理事長，香港人工智能與機器人學會（HKSAIR）理事長以及智能投研技術聯盟（ITL）主席。楊強畢業於北京大學，並先後於馬里蘭大學獲得計算機科學碩士和博士學位，之後在加拿大滑鐵盧大學和西蒙弗雷澤大學大學任教。他的研究領域包括人工智能、數據挖掘和機器學習等。他曾任華為諾亞方舟實驗室主任，第四範式公司聯合創始人，香港科技大學計算機與工程系系主任以及國際人工智能聯合會（IJCAI）理事會主席。他是 AAAI/ACM/CAAI/IEEE/IAPR/AAAS Fellow，也是 IEEE Transactions on Big Data 和 ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 創始主編，以及多個國際人工智能和數據挖掘領域雜誌編委。曾獲 2019 年度「吳文俊人工智能科學技術獎」傑出貢獻獎，2017 年 ACM SIGKDD 傑出服務獎。楊強領銜全球遷移學習和聯邦學習研究及應用，最近的著作有《遷移學習》、《聯邦學習》和《聯邦學習實戰》等。為了滿足讀者的求知慾，機器之心聯合電子工業出版社博文視點向讀者贈送 10 本《隱私計算》。讀者可以在留言區寫下自己對於隱私計算的理解或學習動機，獲贊最多的前 10 名讀者將獲贈此書。
此外，楊強老師也將於 3 月 23 日出席機器之心 AI 科技年會，發表主旨演講，感興趣的讀者可點擊閱讀原文了解大會詳情。
©THE END
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