杨强教授揭秘：AI隐私保护新思路

杨强教授揭秘：AI隐私保护新思路

在人工智能快速发展的今天，数据安全和隐私保护成为业界关注的焦点。香港科技大学荣休教授、加拿大皇家学院院士杨强在近期演讲中提出了一种新的AI隐私保护思路，为解决这一难题提供了新的方向。

杨强教授指出，当前AI发展面临两大挑战：一是公域数据即将耗尽，二是隐私保护问题日益突出。特别是在金融领域，数据安全更是重中之重。为应对这些挑战，他提出了一种新的解决方案：在私域机构内部建立小模型。

这种思路的核心是在本地建立小模型，通过联邦学习和迁移学习等技术，将大模型的通用能力赋予小模型。具体来说，就是让大模型扮演“老师”的角色，小模型则作为“学生”，通过知识蒸馏等技术，让小模型学习大模型的能力。这种架构既能利用大模型的强大能力，又能确保数据不出域，从而保护用户隐私。

北银金融科技推出的基于AI的企业微信安全监控系统，正是这种思路的实践应用。该系统采用深度学习技术，能够实时监控和识别敏感动作，如数据泄露或不当通讯等。

系统主要包括四个关键模块：

• 数据采集模块：实时监控和收集企业微信中的用户行为数据
• 数据处理模块：对采集的数据进行预处理
• 敏感动作识别与判断模块：采用深度学习模型进行数据分析
• 拦截执行模块：识别到敏感动作时立即采取措施并记录日志

这种设计不仅提高了企业对微信行为的实时监控能力，也为保护用户权益和维护网络环境安全提供了有力支持。在实际应用中，该系统已经帮助企业显著降低了网络安全事件的发生率。

杨强教授的这种新思路，为AI隐私保护开辟了新的方向。通过在私域机构内部建立小模型，既能充分利用AI的强大能力，又能有效保护用户隐私。这种平衡对于AI的可持续发展至关重要。

随着技术的不断发展，我们有理由相信，这种结合了大模型能力和小模型灵活性的架构，将在未来的AI发展中发挥重要作用。它不仅能够解决当前的隐私保护难题，更为AI技术的广泛应用铺平了道路。