Privasea研发团队攻克AI隐私难题
在Privasea,我们的研发团队正致力于解决人工智能领域最严峻的挑战之一:如何在不获取原始用户数据的情况下,构建真正有效的推荐系统。
传统推荐系统的隐私隐患
当前绝大多数推荐引擎依赖明文输入——用户观看、点击或阅读的内容会被直接收集分析。虽然这种方法能实现个性化推荐,却带来了巨大的隐私暴露风险。服务提供商掌握所有数据,而用户则彻底丧失了对自身信息的控制权。
全加密推荐系统的突破
我们的研发团队开创性地提出了"同态CURE聚类"方法,这项获得国际专利的技术通过全同态加密(FHE)直接在加密数据上完成聚类分析与推荐。与传统方法不同,我们的技术使整个聚类过程始终保持加密状态,通过在加密域应用CURE聚类算法,确保任何阶段都不会出现明文数据暴露。
核心技术亮点
• 创新的分步计算模型:预处理在本地设备完成,加密聚类则在云端执行
• 采用SIMD加速技术:将数千个加密向量打包成单一密文,显著提升性能
• 基于加密"代表点"构建聚类:捕捉群体行为特征,同时保护个体数据隐私
从专利到实践的应用探索
这项专利只是我们研究的起点。研发团队正在持续推进以下工作:优化加密聚类算法以降低延迟;将同态加密拓展至更先进的推荐模型;探索在内容推送、商品发现等实时系统中的集成应用。这标志着我们朝着"默认加密、天然可信"的AI基础架构迈出了第一步。