蚂蚁数科提出隐私保护 AI 新算法，可将推理效率提升超过 100 倍

近日，蚂蚁数科两项隐私计算创新技术成果入选全球安全顶级会议 ACM CCS 及顶刊 IEEE TDSC，标志其在隐私保护人工智能技术领域持续领先。这两项研究聚焦跨机构联合建模中常用的 GBDT 模型，解决了联合建模和推理中保障数据隐私与高性能计算的难题。当前业界多采用联邦学习路线，但存在信息泄露风险，蚂蚁数科选择多方安全计算技术路线，在训练和推理方面实现安全与效率双重突破。研究成果已应用于蚂蚁数科隐私计算产品，支持跨机构数据协作。ACM CCS 和 IEEE TDSC 均代表该领域最高学术水平。