近日，蚂蚁数科凭借其创新性的隐私保护AI训练框架Gibbon，在全球信息安全领域再创佳绩，进一步巩固了其在隐私计算技术领域的领先地位。这一突破性成果不仅解决了跨机构联合建模中数据隐私与高效计算之间的矛盾，更标志着隐私计算技术迈入了新的发展阶段。Gibbon框架的推出，得到了国际顶级会议ACM CCS和IEEE TDSC的高度认可并相继收录，充分彰显了其技术的前沿性和实用价值。
Gibbon框架的核心创新在于其安全两方训练机制，通过这一机制，传统的梯度提升决策树（GBDT）模型的训练速度实现了2到4倍的显著提升。更令人瞩目的是，在安全性方面，Gibbon框架的表现甚至超越了当前主流的多方安全计算（MPC）技术，为隐私计算领域树立了新的标杆。这一成果的取得，不仅提升了计算效率，更在数据安全保障上实现了质的飞跃。
在推理阶段，蚂蚁数科再次展现其技术实力，推出了基于同态查找表的隐私保护决策图推理技术。这项技术进一步强化了GBDT、决策树等模型的隐私保护能力，同时实现了推理效率提升2到3个数量级，极大地增强了在数据隐私保护前提下的计算性能。这一系列创新成果，为应对当今数据安全面临的巨大挑战提供了强有力的技术支撑。
面对日益严峻的数据安全形势，蚂蚁数科的创新成果显得尤为珍贵。其技术突破不仅覆盖了金融、营销等多个行业，更为各类企业提供了高安全、高性能的隐私计算解决方案。蚂蚁数科还构建了一个多元化的隐私计算产品矩阵，包括可信数据流通平台FAIR、隐私计算解决方案摩斯（Morse）等，为各行各业的数据协作提供了全方位的支持。
随着隐私保护技术的不断演进，蚂蚁数科无疑将在未来的隐私计算领域继续引领潮流。其持续的技术创新和产品研发，将为全球数据安全领域带来更多可能性，推动隐私计算技术迈向更高的发展阶段。
