最近、アントグループ（アント・データ）はグローバルな情報セキュリティ分野で注目を集め、新しく発表したプライバシー保護AIトレーニングフレームワーク「Gibbon」によって、プライバシー計算技術におけるリードを再確認しました。このフレームワークの登場により、機関間での共同モデリングにおいて、データプライバシーと効率的な計算の矛盾を解決する重要な進展が達成されました。

今回のアントグループの研究成果は、国際的に有名な会議であるACM CCSおよびIEEE TDSCに続いて掲載され、その技術の先進性と実用性を示しています。特に、Gibbonフレームワークの革新的なセキュアな2者トレーニング方式により、従来の勾配ブースティング決定木（GBDT）モデルのトレーニング速度が2〜4倍に向上し、セキュリティ面でも現在主流のマルチパーティコンピューティング（MPC）技術を上回る成果を収めています。

サイバーセキュリティ、プライバシー

図の出典コメント：画像はAI生成であり、画像のライセンス提供者はMidjourneyです。

推論フェーズでは、アントグループは同型検索テーブルに基づくプライバシー保護決定グラフ推論技術を導入し、GBDTや決定木などのモデルのプライバシー保護能力をさらに強化しました。この技術により、推論効率が2〜3桁向上し、データプライバシー保護の前提のもとでの計算効率を大幅に高めました。

現在、データセキュリティが大きな課題となっている中、アントグループのこれらのイノベーション成果は、プライバシー保護AI技術における継続的な突破を示しています。その応用範囲は金融、マーケティングなど複数の業界に及び、あらゆる企業に高セキュリティかつ高性能なプライバシー計算ソリューションを提供しています。