在全球信息安全技術競爭日益激烈的當下，螞蟻數科憑借其最新研發的隱私保護AI訓練框架Gibbon，成為行業關注的焦點。該框架通過創新技術路徑，成功破解了跨機構聯合建模中長期存在的數據隱私保護與計算效率之間的矛盾，為隱私計算領域開辟了新的技術方向。
Gibbon框架的核心突破在于其首創的安全兩方訓練機制。與傳統多方安全計算（MPC）技術相比，該框架將梯度提升決策樹（GBDT）模型的訓練速度提升了2至4倍，同時在安全性上實現了質的飛躍。這一技術成果已獲得國際頂級學術會議ACM CCS和IEEE TDSC的雙重認可，充分證明了其理論創新性與工程實用性。
在模型推理階段，螞蟻數科研發的同態查找表技術同樣表現出色。該技術通過優化隱私保護決策圖的推理流程，使GBDT和決策樹等模型的推理效率提升了2至3個數量級。這種效率提升并非以犧牲數據安全性為代價，而是在嚴格保障數據隱私的前提下實現的計算性能突破。
隨著數據安全威脅的持續升級，螞蟻數科的隱私計算技術已形成完整的應用生態。其技術方案不僅覆蓋金融、營銷等關鍵行業，更通過構建可信數據流通平臺FAIR和隱私計算解決方案摩斯（Morse）等產品矩陣，為跨行業數據協作提供了從底層技術到應用場景的全鏈條支持。
這種技術布局的完整性，使螞蟻數科在隱私計算領域形成了獨特的競爭優勢。其研發的各類產品既保持了技術獨立性，又能通過模塊化組合滿足不同行業的個性化需求，為數據要素的安全流通提供了可靠的技術保障。
目前，螞蟻數科的隱私計算技術已在多個實際場景中落地應用。通過降低數據協作的技術門檻，該技術方案有效促進了不同機構間的數據價值釋放，在保障數據主權的同時，為行業數字化轉型提供了新的技術路徑。
