在全球信息安全技术竞争日益激烈的当下，蚂蚁数科凭借其最新研发的隐私保护AI训练框架Gibbon，成为行业关注的焦点。该框架通过创新技术路径，成功破解了跨机构联合建模中长期存在的数据隐私保护与计算效率之间的矛盾，为隐私计算领域开辟了新的技术方向。
Gibbon框架的核心突破在于其首创的安全两方训练机制。与传统多方安全计算（MPC）技术相比，该框架将梯度提升决策树（GBDT）模型的训练速度提升了2至4倍，同时在安全性上实现了质的飞跃。这一技术成果已获得国际顶级学术会议ACM CCS和IEEE TDSC的双重认可，充分证明了其理论创新性与工程实用性。
在模型推理阶段，蚂蚁数科研发的同态查找表技术同样表现出色。该技术通过优化隐私保护决策图的推理流程，使GBDT和决策树等模型的推理效率提升了2至3个数量级。这种效率提升并非以牺牲数据安全性为代价，而是在严格保障数据隐私的前提下实现的计算性能突破。
随着数据安全威胁的持续升级，蚂蚁数科的隐私计算技术已形成完整的应用生态。其技术方案不仅覆盖金融、营销等关键行业，更通过构建可信数据流通平台FAIR和隐私计算解决方案摩斯（Morse）等产品矩阵，为跨行业数据协作提供了从底层技术到应用场景的全链条支持。
这种技术布局的完整性，使蚂蚁数科在隐私计算领域形成了独特的竞争优势。其研发的各类产品既保持了技术独立性，又能通过模块化组合满足不同行业的个性化需求，为数据要素的安全流通提供了可靠的技术保障。
目前，蚂蚁数科的隐私计算技术已在多个实际场景中落地应用。通过降低数据协作的技术门槛，该技术方案有效促进了不同机构间的数据价值释放，在保障数据主权的同时，为行业数字化转型提供了新的技术路径。
