36氪首發 | 瑞萊智慧完成超3億元A輪融資,發力安全AI基礎設施建設

來源:36氪
發佈時間:2021-10-28
“安全可控”成為人工智慧領域必要的基礎能力。

36 氪獲悉,北京瑞萊智慧科技有限公司(簡稱“瑞萊智慧”或“RealAI”)宣佈完成超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。

瑞萊智慧于2020年底剛完成數千萬美元的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,估值達數十億人民幣。據悉,本輪融資將用於繼續加大AI安全、隱私計算等安全可控人工智慧基礎設施平臺産品的研發投入,同時進一步深化戰略佈局、加強團隊建設等,推動規模化場景落地。

瑞萊智慧RealAI是清華大學人工智慧研究院于2018年7月發起成立的科技成果轉化企業,是全球領先的安全可控人工智慧基礎設施和解決方案提供商。團隊由中國科學院院士、清華大學人工智慧研究院名譽院長張鈸和清華大學電腦係教授朱軍共同擔任首席科學家,清華大學電腦係博士田天出任CEO。團隊博士佔比超30%,累計獲得各項智慧財産權百餘項,授權發明專利近五十項。

近年來,“安全可控”成為人工智慧領域必要的基礎能力,解決演算法公平透明、安全可靠等瓶頸性難題,保證應用合規、隱私數據安全等成為行業共同關注的方向。瑞萊智慧自成立之初就聚焦于這一前沿領域,圍繞演算法可靠、數據可用、應用可控三大方向打造多款AI基礎設施平臺,以平衡AI創新發展與監管治理。

在演算法方面,瑞萊智慧專注研究AI對抗攻防技術,開發和制定相關基礎設施平臺和技術標準,推出業內首個針對AI系統的防火牆和殺毒軟體産品—人工智慧安全平臺RealSafe,提供模型安全性測評及防禦加固的端到端解決方案。同時聯合國家工信安全中心制定我國人臉模型演算法安全領域的首個行業標準《資訊安全技術人臉比對模型安全技術規範》,參與承擔科技部主導的“科技創新2030重大項目”中的人工智慧安全國家級平臺任務。

圖片來自瑞萊智慧

與普通網路防火牆相比,AI防火牆解決的是演算法層面的安全漏洞,而不只是代碼程式層面的問題,兩者針對的防護對象和防護風險是完全不同的。

“AI對抗攻防技術”背後基於“對抗樣本”(Adversarial Example)技術,由於深度學習演算法擁有不透明和不可解釋等局限性,即便是開發者也難以理解其內在的決策邏輯,所以可以通過對輸入數據故意添加一些細微干擾,導致模型以高置信度給出一個錯誤的輸出,這是深度學習演算法存在的結構性缺陷,進而可以對演算法進行深層次攻擊,但基於此也可以開發相應的防禦演算法,來抵禦此類攻擊。

舉例來説,目前刷臉支付、刷臉解鎖等人臉識別應用普遍存在這類演算法漏洞,容易受到對抗樣本攻擊、數據投毒等攻擊威脅,智慧手機、智慧閘機,以及線上APP、第三方支付平臺等智慧系統均面臨風險。為此,瑞萊智慧基於RealSafe平臺,利用內置的對抗攻防演算法全面挖掘人臉模型漏洞,並提供相應的防禦提升方案,幫助各平臺發掘並解決可能影響業務正常運作的安全漏洞。

在數據方面,瑞萊智慧基於安全多方計算、聯邦學習、匿蹤查詢等技術打造了數據安全共用基礎平臺—隱私保護計算平臺RealSecure。區別於市場上眾多的隱私計算産品,瑞萊智慧在底層原理和技術架構層面開展了大量工作,主要聚焦于三點:自主研發聯邦AI編譯器實現了機器學習和分佈式聯邦學習生態的統一;持續優化高效加密演算法使性能較業內平均水準提升數十倍;提供全方位的安全評估驗證能力,可細粒度展示執行流圖。

在具體案例上,瑞萊智慧於此前公開消息中標中原銀行聯邦學習項目,標誌隱私計算正式從功能論證階段邁向業務落地閉環。該案例中,一方面通過匿蹤查詢實現了各家中小銀行間的黑名單安全共用,另一方面通過橫向聯邦幫助銀行實現欺詐樣本的安全共用與模型共建,幫助銀行在數據不出庫、客戶隱私不洩露的情況下,拓展數據樣本規模與維度,提升整體風控水準。

從系統設計的角度,這裡的“聯邦學習”本質上是一種分佈式機器學習框架的特殊範式,在保證數據隱私合法合規的基礎上,實現多方共同建模,提升模型效果的目的。簡單來説,就是聯邦學習是把不同數據源的數據聯合訓練,得到更好的模型。

“聯邦學習分為縱向和橫向,橫向聯邦學習適用於特徵重疊多,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據和特徵,且訓練結束後參與方只得到自己側的模型參數,即半模型,也從模型角度加強了數據的隱私安全性。”瑞萊智慧CEO田天對 36 氪表示。

值得注意的是,瑞萊智慧在銀行領域使用的“匿蹤查詢”方式也是對客戶數據隱私保護的手段。逆蹤查詢是指查詢方隱藏被查詢對象關鍵詞或客戶ID資訊,數據服務方提供匹配的查詢結果卻無法獲知具體對應哪個查詢對象。簡單説,在不暴露查詢用戶ID的前提下,能夠獲得該ID在其他機構的資訊。

“比如黑名單查詢的場景,銀行去一個數據源那裏查閱某個客戶是不是在黑名單裏,一查一問的過程就把自己客戶名單暴露給數據源了,其實這些客戶名單對於銀行是很寶貴的,他們希望既能查到自己想要的結果,又能保護自己的客戶資訊不被數據源知道。”田天對 36 氪解釋道。

在應用治理領域,針對“AI換臉”等深度偽造技術濫用現象,瑞萊智慧秉承“科技向善”的理念,先後推出深度合成內容檢測平臺DeepReal與深度合成內容製作平臺,前者支援對多種格式與品質的視頻和圖片進行一鍵真偽鑒別,檢測準確率達業內頂尖水準,後者是一款支援定制化人物面部替換、表情修改等的音視頻合成産品,推動深度合成技術在影視、媒體融合等領域的正向應用。

截止目前,瑞萊智慧已經在政務、金融、能源、網際網路等領域落地,服務於中國石油、中國電建、國家電網、浦發銀行等在內的數十家大型企業機構。

螞蟻集團投資部認為,隨著全球人工智慧規模化建設和應用加速發展,保證技術“安全、可靠、可信”成為人工智慧未來發展最重要的趨勢。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,具有領先的科研成果和獨特的先發優勢,並在應用端致力於通過人工智慧和隱私保護技術來提升用戶安全及體驗。我們相信,憑藉領先的技術、産品和商業創新經驗,瑞萊智慧將在未來的産業變革中發揮越來越重要的引領角色,推動人工智慧産業新浪潮。

本文圖片來自:企業官方 正版圖庫