数据要素化步入标准
数据现已成为了各个组织的中心资产，作为向数字化、智能化转型的根底，现已深刻地影响着出产、分配、流通、消费、管理等每个环节。2022年末《中共中央国务院关于构建数据根底制度更好发挥数据要素作用的定见》（“数据二十条”）正式对外发布，这标志着有序标准地开展数据经济，从一开端的特定职业、地方政府的政策定见，开展为国家层面的全方位的政策格式。“数据二十条”以促进数据合规高效流通运用、赋能实体经济为一条主线中心，以到达数据要素价值充沛完结、促进全体人员同享数字经济开展盈利为目标。但与此一起，“数据二十条”也侧重了有必要以维护国家数据安全、维护个人信息、维护商业机密作为数据流通运用的三大前提，这标志侧重视数据“可用不可见”的可信隐私核算技能有望成为中心解决方案和根底设施。
数据建模赋能事务堕入困局
“数据二十条”中侧重的三大维护数据隐私的前提一直以来都是数据流通需求面临的巨大应战：怎么充沛地发挥价值的一起能够维护好数据隐私安全。联合建模作为数据流通的一个典型场景相同面临着这样的困境。下面给出四个典型的联合建模困局。
同类数据不易聚合，数据价值难以最大化。各大医院经过多年对病人的接诊，往往积累了很多的医疗数据（例如心血管疾病的医疗影像），经过会聚这些数据，能够在练习用于辅助诊疗的医疗模型上供给极大的助力。可是医疗数据触及到病人的要害隐私，医院关于此类数据的同享交互有着极大的顾忌。
数据源间互相隔离，相关数据无法互补。在广告营销范畴，广告主关于其用户往往会进行必定的符号，以便更容易地挑选客群。这类信息关于广告渠道补充他们广告受众特征、优化广告投放模型来说有侧重要的意义。可是跟着数据隐私相关法规的逐步收紧，一起公众关于数据隐私维护的意识逐步增强，这些数据的流通会遭到更多的应战。
海量数据流通搁浅，无法充沛发挥价值。政务类数据往往具备着海量规划与高价值的属性，例如气象、交通等数据。这类数据极难揭露获取，但关于相关范畴、职业、研究组织有着极大的有用意义。可是，直接将此类数据揭露给外部运用，存在着数据滥用的危险，乃至导致公民隐私乃至国家机密的走漏。
算法才干受限，发挥数据价值无能为力。经过数据建模，提取价值后为事务赋能，现已成为职业上的根本共同。可是部分企业（如一些传统职业、小微企业）受限于建模才干的缺少，无法充沛出发挥本身数据的价值，就会求助于第三方的老练才干。但在这个进程中两边都存在着顾忌：一方面数据方忧虑数据信息的走漏，另一方面算法方也会顾及于算法知识产权的维护，因为缺少有用的监督与控制手法，因而导致此类协作存在很大的危险。
Jeddak数据安全沙箱 —— 破局数据流通之困
为了应对上述应战，由火山引擎安全研究团队推出的Jeddak数据安全沙箱（下文简称沙箱），以可信履行环境（Trusted Execution Environment，TEE）为中心，针对联合建模 为火山引擎用户供给可调试、灵敏、高效的解决方案。 现在沙箱现已服务于内外部多个事务的建模、预测场景，为各方数据的全生命周期隐私安全供给确保。
沙箱在规划之初就侧重重视于进步建模的易用性，因而沙箱内置了一系列的常用机器学习算法协助用户做标准化的建模，如逻辑回归、XGBoost、通用神经网络模型等。沙箱用户对算法的超参数完结装备后，可对上传到沙箱中的数据直接进行建模，为此沙箱经过图形化界面向用户供给了一系列的可调超参数，协助用户快捷地进行调参。沙箱内置了一系列的量化目标，能实时反应练习的作用，为用户优化模型供给依据。此外，沙箱支撑定制化建模功能，在该模式下沙箱支撑用户自行开发模型练习脚本，供给接近于原生的建模体验，用户能够依据实践事务需求完结自定义模型练习脚本，例如练习依据TensorFlow/PyTorch的深度神经网络模型。
沙箱也供给了在线和离线模型推理服务来确保模型和数据安全。因为模型包含着练习数据的特征，一起也表现着算法供给方的知识产权，为此沙箱支撑在TEE内对模型运用方的输入数据进行推理。依托于老练的模型推理结构、集群化的布置，沙箱在安全与性能之间获得最佳平衡，为模型的全生命周期进行保驾护航。
依据上述的才干，沙箱能够灵敏地服务于各种建模需求，为数据交融建模、数据外包核算和数据敞开服务场景供给支撑：
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数据交融建模：联合建模参加方互相保有必定量的数据，可是因为缺少必定的特征、标签，或数据规划缺少等原因，需求对数据完结交融之后才干进行练习；
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数据外包核算：依托于可信第三方，将来自一方或许多方的数据、算法在其内部完结安全交融核算，解决参加方建模要素的缺失或许核算资源缺少的问题；
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数据敞开服务：是一种特定场景下的数据外包核算，数据方运用可信渠道进行数据托管，算法方在此渠道服务下，能够依据自己的练习脚本或许渠道内置的算法组件完结灵敏、可控的建模需求。
数据交融建模
在现在的联合建模场景中，较常见的需求是因为参加的一方的练习数据缺少要害特征、标签或许数据规划缺少，需求参加方之间经过同享数据的方法完结联合模型的练习。进一步地，依据参加方的练习数据的特征分布差异能够大致划分为横向与纵向两类。
横向 联合建模针对的是一类较为简单的场景，各个参加方的数据具有相同的特征分布，可是每个参加方所具有的数据来自于不同的样本个体（样本ID不同）。典型的案例如：某个事务与其协作伙伴本地都具有结构了相似的数据集以练习事务模型，经过练习好的模型来赋能事务，可是因为单独数据规划过小的原因，无法到达预期作用。横向联合建模的首要目的是经过扩展数据样本的数据量，来添加练习模型的精度。
在横向联合建模场景中，沙箱首要的职责是完结对一切参加方数据的会聚。练习伊始，参加方经过沙箱的客户端将数据上传到沙箱内，而沙箱则为该进程构建了安全的加密信道，确保数据安全可靠地被传输至沙箱内。沙箱在完结对一切参加方数据的会聚后，会将密态的数据加载到可信内存中，并对数据进行预处理，如各方数据的拼接、特征工程（如归一化、标准化等）。随后沙箱会依据完结处理后的数据对模型进行迭代练习，并实时反应练习作用给客户端。在完结练习后，沙箱也严厉遵循数据最小化运用准则，立即删去会聚的数据。
纵向 联合建模适用于参加方的特征空间不同，可是数据根本来自相同的样本个体（样本ID相同）的场景，这类场景在广告营销、金融剖析等范畴比较常见。以广告营销为例，广告渠道的用户群体一般与广告主的用户有着较高的重合度；可是因为所重视范畴的不同，两边搜集的特征会存在差异。纵向联合建模则经过交融多方的数据特征，继而提高练习模型的作用。相同以广告营销为例，经过交融广告主与广告渠道的数据特征，能够为广告投放模型带来更优的作用，进步广告转化功率。
沙箱相同为纵向联合建模进程中各参加方的数据隐私供给确保。关于纵向联合建模，其要害步骤是对齐一切参加方的样本，即找出一切参加方中ID相同的样本。为此，沙箱依据TEE供给了隐私求交才干（Private Set Intersection，PSI）协助参加方安全快速地完结样本对齐。在建模阶段，沙箱的作业流程与横向联合建模的流程根本共同，包含对数据的预处理，以及依据定义的模型完结迭代。
数据外包核算
数据外包核算首要针对的场景是怎么在数据方缺少建模才干，算法方缺少数据，或许建模的参加方缺少核算资源的情况下，安全充沛地开掘己方资产(数据、算法）的价值。因为没有数据获取来源、缺少建模技能积累等原因，很难使得一方能够一起具有数据和算法；或许因为成本等因素考虑，联合建模参加方不具备练习大型模型的核算资源。这时需求引进可信第三方来辅助完结建模任务。在这个场景中，数据方会因为数据隐私问题存在数据出域的担忧；一起，关于算法方也可能会出于知识产权维护的顾忌回绝供给给可信第三方。
沙箱是依据可信履行环境进行的规划，其内部的数据与代码都会经过硬件方法进行维护，无法被外部窃取。针对上述的数据外包核算场景，算法方的算法和数据方的数据能够外包给沙箱，经过沙箱完结数据的与算法的会聚。
关于数据方的顾忌，沙箱会经过安全的信道承受数据方的数据，确保明文数据仅对沙箱可见；沙箱会将内部的算法分为非敏感的结构部分与敏感的装备部分，而沙箱会对非敏感的结构部分进行共同性校验，并向数据方供给共同性报告，以便其验证算法与算法方所声明的共同。而针对算法方的顾忌，沙箱首先确保其算法仅会在运行时以明文状态加载，其他时间都以密态方式保存在本地；一起，在共同性校验时，沙箱仅会向数据方供给经过脱敏的算法结构部分，不会走漏触及算法知识产权的装备部分的信息。
在本方案中，沙箱作为唯一的会聚节点聚集了算法、数据，而两边的内容都对对方是不可见，确保了数据的隐私安全与算法的知识产权。
数据敞开服务
关于一些大型的数据服务商，其具有着海量的数据，因为此类数据多归于特定范畴的内部数据，因而这些数据关于外部的各类公司、研究组织有侧重要的意义，这些外部客户（又称为算法方）希望能够依据这些数据开掘出更大的价值。尽管数据服务商也希望经过数据的流通，为外部的客户供给助力，可是出于关于数据隐私的担忧，或许缺少安全的同享手法等原因，数据服务商往往关于数据出域持有保存的态度。
上述场景能够经过沙箱的联合建模才干结合数据敞开才干来得到解决。依据沙箱关于联合建模的要素划分，数据服务商是数据方，而其外部客户则是算法方。数据方能够将沙箱作为己方的根底设施，对接内部的数据，经过沙箱完结数据的管理与授权。关于算法方，沙箱供给了模块化的算法组件，能够支撑算法方定制化地结构建模算法；一起经过这些模块，沙箱能够对数据的流向进行有效地监控，避免了算法方对数据履行歹意的操作。进一步地，数据方能够对数据做额外的符号，沙箱会依据用户的符号在数据的流通进程中进行脱敏、聚合等操作，这样也为数据方供给了监控与管理数据流的才干。沙箱为两边供给了可控的建模才干，既维护了数据方的数据隐私，一起也完结了数据的价值表现。
此外，沙箱还为算法方供给调试才干，协助算法方调试算法的逻辑。为确保调试作用的精确性，沙箱会在数据方授权的前提下经过依据数据方的数据生成测试数据，协助算法方进行更加精确的调试。
协作与共赢
现在从国家层面现已建立起了标准地发挥数据价值的大方向，这给重视数据“可用不可见”的可信隐私核算技能供给了史无前例的机遇。
Jeddak数据安全沙箱团队顺应政策方向，不断锻炼本身关于可信隐私核算技能的了解，以求为用户供给高安全、高功率、高质量的服务体验。团队2022年首次参加iDASH世界大赛，荣获机密核算赛道第2名，表现出团队在模型练习和算法相关技能积累到达了先进水平。
“路漫漫其修远兮”，怎么供给更加高效、易用的可信隐私核算解决方案，将永远是Jeddak数据安全沙箱重视的命题。现在，Jeddak数据安全沙箱现已作为Jeddak可信隐私核算渠道的一个重要功能板块加入到火山引擎云安全系列产品矩阵中，未来也将继续朝着开源、通用、自主可控的方向开展，深化职业实践应用场景，努力为用户带来丰厚和快捷的安全核算功能。
