智能系统的安全要素以及深兰科技的超同态加密计算芯片的研究与开发

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#111723#跟着社会体系和数据量的奔腾性增添，人工智能的工程体系越来越广泛与庞杂，传统体系工程TSE（Traditional Systems Engineering）越来越难以应答，以模子化与定理化为代表的人工智能技巧和人工智能软件工程学也在疾速地开展。
与此同时，人工智能对传统盘算机保险范畴的研讨也发生了严重影响，除了应用人工智能来构建种种歹意检测、攻打辨认体系外，黑客也可能应用人工智能到达更疾速与更精准的攻打。除此以外，在要害的人工智能利用场景上，人工智能本身的保险性变得前所未有的主要，极须要构建一个不会被外界烦扰而影响断定的、可说明的、硬朗的人工智能体系。跟着量子盘算时期的到来，信息体系的保险也将碰到前所未有的挑衅。
本系列分6个部份提要阐明从智能体系的保险因素，以及深兰科技在作为后量子时期的国度策略科技贮备的超同态加密算法以及超同态加密盘算芯片的研讨与开辟。
1． 智能体系的保险因素
2． 人工智能体系保险的课题与技巧框架
3． 数字货泉与区块链
4． 量子盘算
5． 同态加密
6． 超同态加密
同态加密
同态加密是暗码学范畴自1978年以来的经典困难，也是实现数据隐衷盘算的最要害技巧，在云盘算、区块链、隐衷盘算等范畴均存在实在际的利用需要与可行的处理计划。
同态加密是实现数据“可算弗成见”的隐衷盘算技巧。同态加密（HE： Homomorphic Encryption）指满意密文同态运算性子的加密算法，即数据经由同态加密以后，对密文停止特定的盘算，密文盘算成果在停止对应的同态解密后失掉明文，该进程同等于对明文数据直接停止雷同的盘算，实现数据的“可算弗成见”。

1978年，Rivest Adleman（“RSA”中的“R”和“A”）和Michael Dertouzos提出了全同态加密的设想，自此成为了暗码学研讨范畴的一个公然困难。2009年9月克雷格·金特里（Craig Gentry）的论文从数学上提出了“全同态加密”（英语：Fully Homomorphic Encryption）的可行方式，便可以在不解密的前提下对加密数据停止任何能够在明文长进行的运算，使这项技巧获得了决议性的冲破。现在正在此基本上研讨更完美的适用技巧，同态加密对信息技巧工业存在严重代价。






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