4月25日，在華為開發者大會2021（Cloud）上，華為常務董事、華為云CEO、消費者業務CEO余承東在主題演講中重磅發布了華為云可信智能計算服務TICS，構建可信數據流通價值鏈，讓數據可信流通，安全釋放數據價值。
隨著社會數據的幾何級增長，實現數據隱私保護前提下的多方數據融合與協同，通過數據流通釋放跨行業大數據價值，已成為業界關注的熱點。華為云可信智能計算TICS，基于可信執行環境、安全多方計算MPC、聯邦學習、區塊鏈等技術，保障隱私數據可用不可見，推動了跨行業的可信數據融合和協同。
華為云CTO張宇昕表示：“當前社會環境下，隱私數據即資產，通過數據流通創造價值，前提是做好數據隱私保護。華為云TICS為了保護用戶隱私，一方面，在各類數據提供方的信任域內，通過構筑安全代理，實現數據的安全提供；另一發面，通過構筑可信執行環境TEE或采用安全多方計算MPC技術，實現數據的安全聚合，將數據資源范圍從企業擴張到海量的社會數據，在數據隱私保護前提下實現多方數據聯邦探查分析和聯邦學習，通過數據流通創造更大價值。”
華為云CTO張宇昕介紹可信智能計算服務TICS
華為云可信智能計算服務TICS, 構建可信的數據流通價值鏈
華為云可信智能計算服務TICS，保障多方隱私保護需求，具備可信高效、安全隱私、多域協同、靈活多態的優勢，實現跨組織、跨行業的多方聯盟數據融合分析，釋放海量數據價值。
可信高效
華為云可信智能計算服務TICS為用戶構筑可信高效的信任環境，基于可信硬件執行環境TEE或安全多方計算MPC容器，構筑多個可信計算單元。TICS支持Intel SGX和鯤鵬Trustzone等可信運行環境，實現明文計算、密文通信，相比密文計算性能大幅提升。在數據提供方信任域中，部署TICS 安全代理，在TICS安全代理端支持多種隱私增強保護技術，進行隱私數據計算。TICS根據業務需求支持容器化部署和彈性擴容。
安全隱私
在數據流通過程中，華為云可信智能計算服務TICS提供數據脫敏、差分隱私、同態加密、安全多方計算、區塊鏈審計等技術的優勢，保障數據的安全隱私。支持用戶自定義隱私策略，實現敏感數據的識別、脫敏、水印保護，最大程度的保障隱私數據安全；提供安全多方計算，如基于OPRF的隱私集合求交PSI技術， 基于OPE保序加密或OT不經意傳輸實現密文大小比較；基于差分隱私的橫向聯邦訓練的模型保護，基于同態加密、秘密共享等技術的縱向聯邦特征和標簽的隱私保護；支持可插件化的對接區塊鏈存儲，實現多方數據的流動軌跡、使用過程的全程可追溯、可審計。
多域協同
華為云可信智能計算服務TICS具備云原生分布式架構，支持數據參與方多種模式接入互信聯盟，實現對來自跨地域、跨組織、跨行業的多個數據提供方的數據融合分析和多方聯合學習建模；支持橫向聯邦學習和縱向聯邦學習，自研LR、Xgboost、LightGBM和神經網絡等AI算法與密碼學算法深度結合和協同優化，在政府、企業和金融機構跨地域、跨組織、跨行業的信貸風險評估和業務推薦場景中發揮良好應用。
靈活多態
華為云可信智能計算服務TICS支持對接多方數據源，如MRS, Spark, RDS, MySql等的聯合數據分析；支持對接多種深度學習框架，如MindSpore，TensorFlow，PyTorch等;提供協同優化聯邦訓練和同態加密算法，實現多方數據融合分析和多方聯合學習建模，提升聯邦訓練效率5 ~ 10倍。
華為云可信智能計算服務TICS，共建合規可信的數據智能生態
華為云可信智能計算服務TICS基于可信計算環境TEE（鯤鵬Trustzone和Intel SGX），采用安全多方計算、同態加密、聯邦學習、差分隱私等隱私增強計算技術，滿足政府、企業和金融機構在數據資源開發利用中的多樣隱私保護需求，實現數據可用不可見，推動多方機構協同進行模型訓練和數據分析等多方數據隱私計算，兼顧性能提升和隱私保護，助力政企信用聯合風控與政府數據融合共治，提升政府、企業和金融機構治理效能。
未來，華為云可信智能計算服務TICS將持續注入更領先的技術，為行業智能升級提供無限可能。
