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(tuán)、達(dá)泰資本、考拉基金等多家機(jī)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(dá)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(dá)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(jìn)一步深化戰(zhàn)略布局、加強(qiáng)團(tuán)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(tuán)隊由中國科學(xué)院院士、清華大學(xué)人工智能研究院名譽(yù)院長張鈸和清華大學(xué)計算機(jī)系教授朱軍共同擔(dān)任首席科學(xué)家，清華大學(xué)計算機(jī)系博士田天出任CEO。團(tuán)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(biāo)準(zhǔn)，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(biāo)準(zhǔn)《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(hù)對象和防護(hù)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(xì)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(jìn)而可以對算法進(jìn)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(jī)、智能閘機(jī)，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(yùn)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(hù)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(diǎn)：自主研發(fā)聯(lián)邦A(yù)I編譯器實現(xiàn)了機(jī)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(xì)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(biāo)中原銀行聯(lián)邦學(xué)習(xí)項目，標(biāo)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(jī)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(qiáng)了數(shù)據(jù)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(lǐng)域使用的“匿蹤查詢”方式也是對客戶數(shù)據(jù)隱私保護(hù)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(jī)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(hù)自己的客戶信息不被數(shù)據(jù)源知道?！碧锾鞂?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(jìn)行一鍵真?zhèn)舞b別，檢測準(zhǔn)確率達(dá)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(jī)構(gòu)。

螞蟻集團(tuán)投資部認(rèn)為，隨著全球人工智能規(guī)?；ㄔO(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(dú)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(hù)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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