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36氪首發(fā)?|?瑞萊智慧完成超3億元A輪融資,發(fā)力安全AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè) 2021-10-28 09:23:02  來源:36氪

36氪獲悉,北京瑞萊智慧科技有限公司(簡稱“瑞萊智慧”或“RealAI”)宣布完成超3億元人民幣A輪融資,投資方包括螞蟻集團、達泰資本、考拉基金等多家機構(gòu)。

瑞萊智慧于2020年底剛完成數(shù)千萬美元的Pre-A輪融資,由前海母基金、達泰資本、基石資本投資,老股東卓源資本、松禾資本跟投。

截至目前,瑞萊智慧已完成四輪融資,估值達數(shù)十億人民幣。據(jù)悉,本輪融資將用于繼續(xù)加大AI安全、隱私計算等安全可控人工智能基礎(chǔ)設(shè)施平臺產(chǎn)品的研發(fā)投入,同時進一步深化戰(zhàn)略布局、加強團隊建設(shè)等,推動規(guī)?;瘓鼍奥涞?。

瑞萊智慧RealAI是清華大學(xué)人工智能研究院于2018年7月發(fā)起成立的科技成果轉(zhuǎn)化企業(yè),是全球領(lǐng)先的安全可控人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和解決方案提供商。團隊由中國科學(xué)院院士、清華大學(xué)人工智能研究院名譽院長張鈸和清華大學(xué)計算機系教授朱軍共同擔(dān)任首席科學(xué)家,清華大學(xué)計算機系博士田天出任CEO。團隊博士占比超30%,累計獲得各項知識產(chǎn)權(quán)百余項,授權(quán)發(fā)明專利近五十項。

近年來,“安全可控”成為人工智能領(lǐng)域必要的基礎(chǔ)能力,解決算法公平透明、安全可靠等瓶頸性難題,保證應(yīng)用合規(guī)、隱私數(shù)據(jù)安全等成為行業(yè)共同關(guān)注的方向。瑞萊智慧自成立之初就聚焦于這一前沿領(lǐng)域,圍繞算法可靠、數(shù)據(jù)可用、應(yīng)用可控三大方向打造多款A(yù)I基礎(chǔ)設(shè)施平臺,以平衡AI創(chuàng)新發(fā)展與監(jiān)管治理。

在算法方面,瑞萊智慧專注研究AI對抗攻防技術(shù),開發(fā)和制定相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施平臺和技術(shù)標準,推出業(yè)內(nèi)首個針對AI系統(tǒng)的防火墻和殺毒軟件產(chǎn)品—人工智能安全平臺RealSafe,提供模型安全性測評及防御加固的端到端解決方案。同時聯(lián)合國家工信安全中心制定我國人臉模型算法安全領(lǐng)域的首個行業(yè)標準《信息安全技術(shù)人臉比對模型安全技術(shù)規(guī)范》,參與承擔(dān)科技部主導(dǎo)的“科技創(chuàng)新2030重大項目”中的人工智能安全國家級平臺任務(wù)。

圖片來自瑞萊智慧

與普通網(wǎng)絡(luò)防火墻相比,AI防火墻解決的是算法層面的安全漏洞,而不只是代碼程序?qū)用娴膯栴},兩者針對的防護對象和防護風(fēng)險是完全不同的。

“AI對抗攻防技術(shù)”背后基于“對抗樣本”(Adversarial Example)技術(shù),由于深度學(xué)習(xí)算法擁有不透明和不可解釋等局限性,即便是開發(fā)者也難以理解其內(nèi)在的決策邏輯,所以可以通過對輸入數(shù)據(jù)故意添加一些細微干擾,導(dǎo)致模型以高置信度給出一個錯誤的輸出,這是深度學(xué)習(xí)算法存在的結(jié)構(gòu)性缺陷,進而可以對算法進行深層次攻擊,但基于此也可以開發(fā)相應(yīng)的防御算法,來抵御此類攻擊。

舉例來說,目前刷臉支付、刷臉解鎖等人臉識別應(yīng)用普遍存在這類算法漏洞,容易受到對抗樣本攻擊、數(shù)據(jù)投毒等攻擊威脅,智能手機、智能閘機,以及線上APP、第三方支付平臺等智能系統(tǒng)均面臨風(fēng)險。為此,瑞萊智慧基于RealSafe平臺,利用內(nèi)置的對抗攻防算法全面挖掘人臉模型漏洞,并提供相應(yīng)的防御提升方案,幫助各平臺發(fā)掘并解決可能影響業(yè)務(wù)正常運行的安全漏洞。

在數(shù)據(jù)方面,瑞萊智慧基于安全多方計算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、匿蹤查詢等技術(shù)打造了數(shù)據(jù)安全共享基礎(chǔ)平臺—隱私保護計算平臺RealSecure。區(qū)別于市場上眾多的隱私計算產(chǎn)品,瑞萊智慧在底層原理和技術(shù)架構(gòu)層面開展了大量工作,主要聚焦于三點:自主研發(fā)聯(lián)邦A(yù)I編譯器實現(xiàn)了機器學(xué)習(xí)和分布式聯(lián)邦學(xué)習(xí)生態(tài)的統(tǒng)一;持續(xù)優(yōu)化高效加密算法使性能較業(yè)內(nèi)平均水平提升數(shù)十倍;提供全方位的安全評估驗證能力,可細粒度展示執(zhí)行流圖。

在具體案例上,瑞萊智慧于此前公開消息中標中原銀行聯(lián)邦學(xué)習(xí)項目,標志隱私計算正式從功能論證階段邁向業(yè)務(wù)落地閉環(huán)。該案例中,一方面通過匿蹤查詢實現(xiàn)了各家中小銀行間的黑名單安全共享,另一方面通過橫向聯(lián)邦幫助銀行實現(xiàn)欺詐樣本的安全共享與模型共建,幫助銀行在數(shù)據(jù)不出庫、客戶隱私不泄露的情況下,拓展數(shù)據(jù)樣本規(guī)模與維度,提升整體風(fēng)控水平。

從系統(tǒng)設(shè)計的角度,這里的“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”本質(zhì)上是一種分布式機器學(xué)習(xí)框架的特殊范式,在保證數(shù)據(jù)隱私合法合規(guī)的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)多方共同建模,提升模型效果的目的。簡單來說,就是聯(lián)邦學(xué)習(xí)是把不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)聯(lián)合訓(xùn)練,得到更好的模型。

“聯(lián)邦學(xué)習(xí)分為縱向和橫向,橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)適用于特征重疊多,用戶重疊少的場景,而縱向則反之。整個建模過程中,參與方都不知道另一方的數(shù)據(jù)和特征,且訓(xùn)練結(jié)束后參與方只得到自己側(cè)的模型參數(shù),即半模型,也從模型角度加強了數(shù)據(jù)的隱私安全性?!比鹑R智慧CEO田天對 36氪表示。

值得注意的是,瑞萊智慧在銀行領(lǐng)域使用的“匿蹤查詢”方式也是對客戶數(shù)據(jù)隱私保護的手段。逆蹤查詢是指查詢方隱藏被查詢對象關(guān)鍵詞或客戶ID信息,數(shù)據(jù)服務(wù)方提供匹配的查詢結(jié)果卻無法獲知具體對應(yīng)哪個查詢對象。簡單說,在不暴露查詢用戶ID的前提下,能夠獲得該ID在其他機構(gòu)的信息。

“比如黑名單查詢的場景,銀行去一個數(shù)據(jù)源那里查閱某個客戶是不是在黑名單里,一查一問的過程就把自己客戶名單暴露給數(shù)據(jù)源了,其實這些客戶名單對于銀行是很寶貴的,他們希望既能查到自己想要的結(jié)果,又能保護自己的客戶信息不被數(shù)據(jù)源知道。”田天對 36氪解釋道。

在應(yīng)用治理領(lǐng)域,針對“AI換臉”等深度偽造技術(shù)濫用現(xiàn)象,瑞萊智慧秉承“科技向善”的理念,先后推出深度合成內(nèi)容檢測平臺DeepReal與深度合成內(nèi)容制作平臺,前者支持對多種格式與質(zhì)量的視頻和圖片進行一鍵真?zhèn)舞b別,檢測準確率達業(yè)內(nèi)頂尖水平,后者是一款支持定制化人物面部替換、表情修改等的音視頻合成產(chǎn)品,推動深度合成技術(shù)在影視、媒體融合等領(lǐng)域的正向應(yīng)用。

截止目前,瑞萊智慧已經(jīng)在政務(wù)、金融、能源、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域落地,服務(wù)于中國石油、中國電建、國家電網(wǎng)、浦發(fā)銀行等在內(nèi)的數(shù)十家大型企業(yè)機構(gòu)。

螞蟻集團投資部認為,隨著全球人工智能規(guī)模化建設(shè)和應(yīng)用加速發(fā)展,保證技術(shù)“安全、可靠、可信”成為人工智能未來發(fā)展最重要的趨勢。瑞萊智慧作為最早一批入局者,在貝葉斯理論和AI模型對抗方面研究深入,斬獲多項國際競賽冠軍,具有領(lǐng)先的科研成果和獨特的先發(fā)優(yōu)勢,并在應(yīng)用端致力于通過人工智能和隱私保護技術(shù)來提升用戶安全及體驗。我們相信,憑借領(lǐng)先的技術(shù)、產(chǎn)品和商業(yè)創(chuàng)新經(jīng)驗,瑞萊智慧將在未來的產(chǎn)業(yè)變革中發(fā)揮越來越重要的引領(lǐng)角色,推動人工智能產(chǎn)業(yè)新浪潮。

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