AI liên kết an toàn Intel® Tiber™
Bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và sở hữu trí tuệ đồng thời cải thiện độ chính xác của mô hình.
Hiện đang ở trong giai đoạn Beta – Dịch vụ học tập liên kết trọn gói để đào tạo các mô hình AI về dữ liệu cá nhân
Các nhà xây dựng yêu cầu các bộ dữ liệu đa dạng, trong thế giới thực để tạo ra các mô hình AI mạnh mẽ và khái quát hóa, nhưng các quy định về quyền riêng tư khiến việc có được bộ dữ liệu dựa trên dữ liệu riêng tư và nhạy cảm trở nên khó khăn. Học tập liên kết cung cấp một giải pháp, nhưng cấu trúc có thể khó mở rộng quy mô, quản lý, vận hành và triển khai.
Những thách thức này là lý do tại sao Intel phát triển AI liên kết an toàn Intel Tiber, một dịch vụ trọn gói được thiết kế để đào tạo an toàn các mô hình AI về dữ liệu cá nhân bằng cách sử dụng học tập liên kết.
Bắt đầu
Bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và sở hữu trí tuệ đồng thời cải thiện độ chính xác của mô hình.
Các Dịch vụ Chứng thực Tin cậy Intel® Tiber™
Tìm hiểu thêm về danh mục đầy đủ này.
Liên hệ với Tư vấn viên
Bắt đầu cuộc trò chuyện với đại diện của Intel để thảo luận về giải pháp triển khai tốt nhất cho nhu cầu riêng của bạn.
Lợi ích sản phẩm
AI liên kết an toàn Intel Tiber sử dụng các kỹ thuật bảo mật, mật mã học và thuật toán dựa trên phần cứng để giúp đảm bảo mức độ bảo mật cao cho cả mô hình và dữ liệu. Bằng cách cung cấp giải pháp triển khai trọn gói của OpenFL, dịch vụ này mang lại một số lợi thế chính cho khách hàng của chúng tôi.
Tăng cường Bảo mật và Quyền riêng tư
Triển khai các biện pháp bảo mật không tin cậy để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và mô hình hóa sở hữu trí tuệ.
Cải thiện Độ chính xác của mô hình
Đào tạo các sản phẩm AI của bạn trên bộ dữ liệu lớn hơn và đa dạng hơn để nâng cao chất lượng và khả năng khái quát hóa.
Tính Hiệu Quả Hoạt Động
Kiểm soát chi phí bằng cách giảm việc trùng lặp và biên tập dữ liệu.
Tuân thủ quy định
Thực thi kiểm soát truy cập đối với những người sử dụng dữ liệu của bạn và cách thức sử dụng dự liệu đó.
Xây dựng trên nền tảng OpenFL
AI liên kết an toàn Intel Tiber được xây dựng trên OpenFL, một khung học tập liên kết nguồn mở.
Thay vì gửi dữ liệu đến máy chủ trung tâm, đào tạo liên kết cho phép đào tạo mô hình cục bộ trên từng thiết bị, chỉ chia sẻ và tổng hợp các bản cập nhật mô hình để cải thiện mô hình tổng thể. Điều này giúp bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, tuân thủ các yêu cầu về chủ quyền dữ liệu và bảo vệ sở hữu trí tuệ.
OpenFL đã được sử dụng rộng rãi trên nhiều ngành công nghiệp và là khung học tập liên kết duy nhất được chấp thuận để sử dụng trên Trạm Vũ trụ Quốc tế.
Tình huống sử dụng
Nghiên cứu Y học Hợp tác
Các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, bệnh viện, phòng khám và công ty nghiên cứu sức khỏe đã sử dụng các mô hình AI và Học máy để phân tích hàng triệu bộ dữ liệu bệnh nhân để giúp hiểu hơn, dự đoán và ngăn ngừa các nhiều loại bệnh tật khác nhau.
AI liên kết an toàn Intel Tiber có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình AI/ML, cho phép nhiều bên đóng góp cho mô hình bằng cách đưa thuật toán vào dữ liệu. Điều này giúp cải thiện kết quả lâm sàng, vì các mô hình AI mạnh mẽ và có thể khái quát hóa hơn, trong khi bệnh viện và phòng khám duy trì quyền kiểm soát dữ liệu bệnh nhân nhạy cảm.
Khám phá Thuốc sớm
Khám phá và phát triển các liệu pháp mới là một quá trình tốn nhiều tài nguyên đòi hỏi chuyên môn về lĩnh vực chuyên môn. Các mô hình học máy tạo sinh đã nổi lên như các công cụ mạnh mẽ để khám phá thuốc, nhưng hiệu năng và khả năng khái quát hóa của chúng phụ thuộc nhiều vào dữ liệu thường được lưu trữ trên các tổ chức nghiên cứu và công ty khác nhau.
Kết hợp dữ liệu này có thể thu được phân phối toàn diện và mang tính đại diện hơn, tạo ra một mô hình mạnh mẽ hơn. Tuy nhiên, điều này là không khả thi vì ly do quyền riêng tư và các vấn đề pháp lý khác, áp lực cạnh tranh và hạn chế kỹ thuật.
AI Liên kết An toàn Intel Tiber có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình này mà không cần kết hợp bộ dữ liệu. Điều này cho phép các công ty cộng tác an toàn về đào tạo mô hình đồng thời quản lý các mối quan tâm về quyền riêng tư dữ liệu.
Nhận diện lừa đảo
AI và học máy ngày càng được sử dụng để phát hiện gian lận theo thời gian thực, nhưng nhiều ngân hàng nhỏ và vừa không có khối lượng dữ liệu giao dịch cần thiết để đào tạo mô hình phát hiện mạnh mẽ. Nhiều ngân hàng có thể tổng hợp dữ liệu gian lận của họ nhưng không thể thực hiện được do lo ngại về quy định.
AI liên kết an toàn Intel Tiber có thể được sử dụng để đào tạo an toàn các mô hình phát hiện gian lận trên nhiều ngân hàng mà không cần di chuyển dữ liệu. Điều này có thể giúp giảm tổn thất với khả năng phát hiện gian lận chính xác hơn.
Những câu hỏi thường gặp
Những câu hỏi thường gặp
AI liên kết an toàn Intel® Tiber™ là dịch vụ trọn gói được thiết kế để đào tạo an toàn các mô hình AI về dữ liệu cá nhân bằng cách sử dụng học liên kết. Nó giúp đảm bảo dữ liệu luôn nằm trong kho của chủ sở hữu dữ liệu bất kể nó được lưu trữ ở đâu – tại chỗ, đám mây công cộng hay đám mây riêng. Dịch vụ sử dụng bảo mật dựa trên phần cứng, các phương pháp mật mã học và các kỹ thuật thuật toán để giúp đảm bảo mức độ riêng tư và bảo mật cao cho cả mô hình và dữ liệu.
Học liên kết (FL) là một kỹ thuật học máy cho phép các mô hình AI được đào tạo trên nhiều thiết bị hoặc máy chủ phi tập trung chứa các mẫu dữ liệu cục bộ mà không cần di chuyển chúng. Thay vì gửi dữ liệu đến máy chủ trung tâm, đào tạo liên kết cho phép đào tạo mô hình cục bộ trên từng thiết bị, chỉ chia sẻ và tổng hợp các bản cập nhật mô hình để cải thiện mô hình tổng thể. Phương pháp này ngày càng bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, giúp đảm bảo tuân thủ luật về chủ quyền dữ liệu và cung cấp bảo vệ nâng cao về sở hữu trí tuệ.
AI liên kết an toàn Intel Tiber được xây dựng trên OpenFL, một khung học tập liên kết nguồn mở được Intel phát triển như một phần của dự án AI và Data của Linux Foundation. OpenFL đã được sử dụng rộng rãi trên các ngành như bảo hiểm, dược phẩm và chăm sóc sức khỏe và là khung học liên kết duy nhất được chấp thuận để sử dụng trên Trạm Vũ trụ Quốc tế.
Bằng cách cung cấp triển khai trọn gói của OpenFL, AI liên kết an toàn Intel Tiber mang lại hai lợi thế chính cho khách hàng của chúng tôi:
Cấu hình đơn giản: Cung cấp quy trình thiết lập thân thiện với người dùng giúp giảm độ phức tạp và thời gian cần thiết để thiết lập môi trường học liên kết.
Các tính năng bảo mật nâng cao: Triển khai các biện pháp bảo mật không tin cậy được thiết kế để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và mô hình hóa sở hữu trí tuệ.
Các nhà xây dựng mô hình cần có bộ dữ liệu đa dạng, trong thế giới thực để tạo ra các mô hình AI mạnh mẽ và có thể khái quát hóa. AI liên kết an toàn Intel Tiber được thiết kế để cải thiện phát triển mô hình với các kỹ thuật an toàn, bảo vệ quyền riêng tư giúp các tổ chức hợp tác đào tạo các mô hình về dữ liệu phân tán.
AI liên kết an toàn Intel Tiber được thiết kế để cho phép cộng tác dữ liệu bằng cách cho phép các tổ chức đào tạo các mô hình AI bằng cách sử dụng dữ liệu phi tập trung đồng thời giữ an toàn và riêng tư. Dịch vụ sử dụng bảo mật dựa trên phần cứng (bao gồm điện toán bảo mật và chứng thực phần cứng và khối lượng công việc), các phương pháp mật mã học và các kỹ thuật thuật toán được thiết kế cho mức độ riêng tư và bảo mật cao cho cả mô hình và dữ liệu.
Dữ liệu của bạn được lưu trữ cục bộ tại từng trang dữ liệu hoặc tổ chức trong hệ thống AI liên kết, nơi chủ sở hữu dữ liệu duy trì toàn bộ bộ bộ dữ liệu nhạy cảm của họ mà không cần tập trung chúng. Cách tiếp cận phi tập trung này giúp đảm bảo dữ liệu của bạn vẫn an toàn và riêng tư đồng thời cho phép đào tạo và đánh giá mô hình hợp tác.
Vui lòng liên hệ với đại diện Intel của bạn để biết thêm thông tin về sản phẩm và chương trình beta của chúng tôi.