在全球信息安全技術(shù)競爭日益激烈的當(dāng)下，螞蟻數(shù)科憑借其最新研發(fā)的隱私保護(hù)AI訓(xùn)練框架Gibbon，成為行業(yè)關(guān)注的焦點。該框架通過創(chuàng)新技術(shù)路徑，成功破解了跨機(jī)構(gòu)聯(lián)合建模中長期存在的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)與計算效率之間的矛盾，為隱私計算領(lǐng)域開辟了新的技術(shù)方向。

Gibbon框架的核心突破在于其首創(chuàng)的安全兩方訓(xùn)練機(jī)制。與傳統(tǒng)多方安全計算（MPC）技術(shù)相比，該框架將梯度提升決策樹（GBDT）模型的訓(xùn)練速度提升了2至4倍，同時在安全性上實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。這一技術(shù)成果已獲得國際頂級學(xué)術(shù)會議ACM CCS和IEEE TDSC的雙重認(rèn)可，充分證明了其理論創(chuàng)新性與工程實用性。

在模型推理階段，螞蟻數(shù)科研發(fā)的同態(tài)查找表技術(shù)同樣表現(xiàn)出色。該技術(shù)通過優(yōu)化隱私保護(hù)決策圖的推理流程，使GBDT和決策樹等模型的推理效率提升了2至3個數(shù)量級。這種效率提升并非以犧牲數(shù)據(jù)安全性為代價，而是在嚴(yán)格保障數(shù)據(jù)隱私的前提下實現(xiàn)的計算性能突破。

隨著數(shù)據(jù)安全威脅的持續(xù)升級，螞蟻數(shù)科的隱私計算技術(shù)已形成完整的應(yīng)用生態(tài)。其技術(shù)方案不僅覆蓋金融、營銷等關(guān)鍵行業(yè)，更通過構(gòu)建可信數(shù)據(jù)流通平臺FAIR和隱私計算解決方案摩斯（Morse）等產(chǎn)品矩陣，為跨行業(yè)數(shù)據(jù)協(xié)作提供了從底層技術(shù)到應(yīng)用場景的全鏈條支持。

這種技術(shù)布局的完整性，使螞蟻數(shù)科在隱私計算領(lǐng)域形成了獨特的競爭優(yōu)勢。其研發(fā)的各類產(chǎn)品既保持了技術(shù)獨立性，又能通過模塊化組合滿足不同行業(yè)的個性化需求，為數(shù)據(jù)要素的安全流通提供了可靠的技術(shù)保障。

目前，螞蟻數(shù)科的隱私計算技術(shù)已在多個實際場景中落地應(yīng)用。通過降低數(shù)據(jù)協(xié)作的技術(shù)門檻，該技術(shù)方案有效促進(jìn)了不同機(jī)構(gòu)間的數(shù)據(jù)價值釋放，在保障數(shù)據(jù)主權(quán)的同時，為行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了新的技術(shù)路徑。