Rosetta如何连接隐私计算与AI？道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。

Rosetta如何连接隐私计算与AI？道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。

大家好，我是谢翔，来自矩阵元。今天很高兴能够与大家分享矩阵元最近的一些研究成果。主要的方向是隐私计算，以及基于密码学的隐私开源框架—Rosetta。

隐私计算时代来临？

目前数据面临着一些挑战。随着数字化的发展，数据量指数级增加，一些核心的、关键的数据保护做得远远不够。目前来看，随着数据的生产要素化，不论国内国外对整个数据相关方向的关注程度越来越高，当然其中也有越来越多的挑战。而众多挑战之中我们认为其中最关键的一点就是数据隐私。

从AI的角度来看，AI需要用数据来“喂”，只有通过足够多的数据或多样化的数据，才能训练出一个相对较好的模型使用。所以随着数据量的增大、数据多样化的增加，以及随着数据隐私的关注程度越来越高，AI面临着一个所谓的“窘境”——从AI角度来看，数据的多样化程度越高，对于整个模型的训练更有好处，模型精度也会相应提高。

所以这给AI带来了一系列问题。如何能够在保护数据隐私的前提下，把各不同源、不同企业之间的数据能够融合运用？在目前传统的技术方法里很难解决这个问题，所以成为了AI可能面临的一大痛点。因此也引出了“隐私计算”的概念。

关于隐私计算，简单来说就是保证数据在使用和融合过程中，保护隐私的综合性技术，而不是简单的一项技术。隐私计算大致分为三类：

第一是密码学，第二是联邦学习（Federated Learning），是偏机器学习的技术；第三是可信执行环境（TEE），是硬件安全的技术。当然技术没有绝对的好坏之分，每个技术都有它的优势和劣势，所以在很多的综合性解决方案中，很多技术都是融合在一起使用的。

密码学简单来说是研究各类不同情况下，如何保护数据隐私的一类学科。最主要的特点是：所有密码学的方向，在涉及算法、方案的时候，要先去定义一个安全模型，要定义什么样才是安全。之后在这个定义之下，会通过一些数学的方法技巧去证明这个方案是满足安全定义的，所以它相对来说具有完整的数学理论基础的密码理论。当然它的优势是，密码学考虑的是一个非常广泛的场景。所以它能够更好的适合或适配不同的场景。在某些场景下，能够做到比较高效。

当然密码学也有瓶颈，在部分场景里性能、计算时间、通讯复杂度存在一定的瓶颈。当然更大的瓶颈在于，给没有密码学背景的人解释密码学原理，是一件难于上青天的事情。

所以本次分享中，会更倾向于密码学的介绍，包括密码学的历史及主要技术，之后我会对其中的安全多方计算的基本原理做一些简单的介绍。

密码学如何实现隐私保护？

密码学中的隐私计算技术，大概分为三大类。分别是：安全多方计算、同态加密、零知识证明。

安全多方计算（简称MPC），在1982年由姚期智先生提出，缘起于“百万富翁问题”。此问题讲的是有两个百万富翁，他们都很有钱，想比谁更有钱，但是又不想把各自的资产告诉对方，也不想找第三方帮他们做比较。所以他们如何能够在不泄露自己财产的前提之下，知道谁更有钱呢？安全多方计算领域由此开辟。

抽象的来说，可以理解为有多个本地参与，他们各自都拥有一个隐私的收入，但是他们想去计算一个共同的函数或者说共同的模型，叫做f。这个f会跟各自的输入都有关系，然后各自拿到一个结果。所以我们把它抽象出来，如果f是一个比较的函数，模型里面只有两个人的话，就形成了一个经典的百万富翁问题。

和我们今天讲的内容联系起来呢？如果这个f是一个模型或是机器学习的模型，比如说是一个逻辑回归、是一个CNN，相当于这三方各自都拥有一些数据，他们想共同训练这个模型。

这就对应了今日主题：如何进行隐私 AI 建模的方式？

也就是说，安全多方计算其实是一个非常广的概念。从密码学的角度看，MPC用到机器学习、AI里面，就是一个非常具体的应用了。那么应用运用了何种具体的方式？这就是Rosetta所要解决的问题。

Rosetta如何连接隐私计算与AI？

讲到现在，相信大家一定会遇到一个很大的问题，就是我们很想运用密码学解决问题，但是如果没有很高的数学基础或者没有学习过密码学的话，相关算法实在是门槛太高了。但是一些AI领域的专家、学者对于AI的应用，深度学习、机器学习的框架已经非常熟了。所以这两种具有不同专业技能的人，之间有很深的沟壑。在现实生活中，急需把这两种技术做一个融合，但是密码学相对的技术门槛太高，会影响整个行业的发展，也会影响整套隐私计算或者隐私AI的计算技术问题和理论进展。

所以我们想让熟悉机器学习，但是对密码学不了解的用户能够将隐私计算技术运用起来。另外对于一些熟悉了AI、或者TensorFlow、Pytorch等机器学习框架的开发者，让他们能够在几乎不改变开发习惯的前提下，就可以运用隐私AI的技术。我们需要做这样一个平台，或者开源框架，能够让不太熟悉密码学或者根本不懂密码学的AI层面的开发者或专家，能够用上隐私计算技术，这就是我们设计Rosetta的初衷，或者说设计Rosetta的一个根本原则。

因此Rosetta具备以下特点：易用性，高效性和可扩展性。

易用性，目前完全复用了TensorFlow接囗。在明文和密文写模型的时候，TensorFlow的接囗是一样的，没有再变。极大地降低了AI工程师使用隐私计算技术的成本。

高效性，完全兼容原生TensorFlow对数据流图自动执行的各种运行时优化。我们用C++来实现算法，能够保持底层算法的高效性。我们同时在跟业界的密码学家设计高效前沿的MPC技术，来适配机器学习或者深度学习的一些模型。

可扩展性，因为在MPC领域算法和协议非常多，而且涉及不同的场景，可能用不同的算法会有更好的效果。如果有了新的算法过来，Rosetta能够非常快速的集成到整个框架里面去。

道翰天琼认知智能未来机器人接口API简介介绍

认知智能是计算机科学的一个分支科学，是智能科学发展的高级阶段，它以人类认知体系为基础，以模仿人类核心能力为目标，以信息的理解、存储、应用为研究方向，以感知信息的深度理解和自然语言信息的深度理解为突破口，以跨学科理论体系为指导，从而形成的新一代理论、技术及应用系统的技术科学。认知智能的核心研究范畴包括：1.宇宙、信息、大脑三者关系；2.人类大脑结构、功能、机制；3.哲学体系、文科体系、理科体系；4.认知融通、智慧融通、双脑(人脑和电脑)融通等核心体系。认知智能四步走：1.认知宇宙世界。支撑理论体系有三体（宇宙、信息、大脑）论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理论体系；2.清楚人脑结构、功能、机制。支撑学科有脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学、化学等学科。3.清楚信息内涵规律规则。支撑学科有符号学、语言学、认知语言学、形式语言学等学科。4.系统落地能力。支撑学科有计算机科学、数学等学科。
认知智能CI机器人是杭州道翰天琼智能科技有限公司旗下产品。认知智能机器人是依托道翰天琼10年研发的认知智能CI体系为核心而打造的认知智能机器人大脑，是全球第一个认知智能机器人大脑。具有突破性，创新性，领航性。是新一代智能认知智能的最好的产品支撑。认知智能机器人技术体系更加先进，更加智能，是新一代智能，认知智能领域世界范围内唯一的认知智能机器人。认知智能机器人是新时代的产物，是新一代智能认知智能的产物。代表了新一代智能认知智能最核心的优势。和人工智能机器人大脑相比，优势非常明显。智能度高，客户粘性大，客户满意度高，易于推广和传播等核心特点。依托认知智能机器人平台提供的机器人大脑服务，可以赋能各个行业，各个领域的智能设备，各类需要人机互动的领域等。认知智能机器人平台网址：www.weilaitec.com，www.citec.top。欢迎注册使用，走进更智能机器人世界。
认知智能和人工智能的优劣势对比主要可以分为四大方面：第一：时代发展不同。人工智能是智能时代发展的第二个阶段，认知智能是智能时代发展的第三个阶段。时代发展上决定了认知智能更显具有时代领先性。第二：基础理论体系不同。人工智能的基础理论体系以数学为基础，以统计概率体系为基础。认知智能基础理论体系以交叉许可理论体系为基础。包含古今中外哲学体系，心理学体系，逻辑学体系，语言学体系，符号学体系，数学体系等学科。其基础理论体系更加具有创新性，突破性和领先性。且交叉学科理论体系的研究也是未来智能发展的大方向。其具体理论体系，还包含三体论（宇宙，信息，大脑三者关系），融智学，和HNC等。第三：技术体系不同。人工智能的核心技术体系主要是算法，机器学习，深度学习，知识图谱等。其主要功用在感知智能。感知智能其核心主要是在模仿人类的感知能力。认知智能的核心技术体系是以交叉学科理论体系而衍生出来的。具体包含三大核心技术体系，认知维度，类脑模型和万维图谱。认知智能的技术体系核心以类脑的认知体系为基础。以全方位模仿类脑能力为目标。人工智能以感知智能为基础的体系，只能作为认知智能中的类脑模型技术体系中的感知层技术体系。类脑模型大致包含，感知层，记忆层，学习层，理解层，认知层，逻辑层，情感层，沟通层，意识层等9大核心技术层。因此人工智能的核心只是作为认知智能类脑模型中的感知层。因此在技术体系上，人工智能和认知智能基本上没有太多的可比性。第四：智能度成本等方面的不同：人工智能产品的综合智能程度，普遍在2-3岁左右的智力水平。认知智能产品其智能程度大致在5-8岁左右。认知智能体系构建的机器人更加智能。且更省时间，更省人力和资金。优势非常多。具体请看下列的逐项对比。

道翰天琼CiGril机器人API

道翰天琼CiGril认知智能机器人API用户需要按步骤获取基本信息：

在平台注册账号
登录平台，进入后台管理页面，创建应用，然后查看应用，查看应用相关信息。
在应用信息页面，找到appid,appkey秘钥等信息，然后写接口代码接入机器人应用。

开始接入

请求地址：http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr

请求方式：post

请求参数：

参数	类型	默认值	描述
userid	String	无	平台注册账号
appid	String	无	平台创建的应用id
key	String	无	平台应用生成的秘钥
msg	String	""	用户端消息内容
ip	String	""	客户端ip要求唯一性,无ip等可以用QQ账号，微信账号，手机MAC地址等代替。

接口连接示例：http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552

注意事项：参数名称都要小写，五个参数不能遗漏，参数名称都要写对，且各个参数的值不能为空字符串。否则无法请求成功。userid,appid,key三个参数要到平台注册登录创建应用之后，然后查看应用详情就可以看到。userid就是平台注册账号。

示例代码JAVA：

import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;

public class apitest {

/**
   * Get请求，获得返回数据
   * @param urlStr
   * @return
   */
   private static String opUrl(String urlStr)
   {
       URL url = null;
       HttpURLConnection conn = null;
       InputStream is = null;
       ByteArrayOutputStream baos = null;
       try
       {
           url = new URL(urlStr);
           conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
           conn.setReadTimeout(5 * 10000);
           conn.setConnectTimeout(5 * 10000);
           conn.setRequestMethod("POST");
           if (conn.getResponseCode() == 200)
           {
               is = conn.getInputStream();
               baos = new ByteArrayOutputStream();
               int len = -1;
               byte[] buf = new byte[128];

while ((len = is.read(buf)) != -1)
               {
                   baos.write(buf, 0, len);
               }
               baos.flush();
               String result = baos.toString();
               return result;
           } else
           {
               throw new Exception("服务器连接错误！");
           }

} catch (Exception e)
       {
           e.printStackTrace();
       } finally
       {
           try
           {
               if (is != null)
                   is.close();
           } catch (IOException e)
           {
               e.printStackTrace();
           }

try
           {
               if (baos != null)
                   baos.close();
           } catch (IOException e)
           {
               e.printStackTrace();
           }
           conn.disconnect();
       }
       return "";
   }


   public static void main(String args []){
            //msg参数就是传输过去的对话内容。
            System.out.println(opUrl("http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552"));

   }
}

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