蚂蚁Gibbon框架创新发布：AI隐私训练加速，推理性能提升

在信息攻防战愈演愈烈的数字时代，蚂蚁数科推出的隐私保护AI训练框架Gibbon正在重塑行业标准。这款创新型解决方案巧妙地平衡了数据安全性与计算效能，解决了困扰业界多年的跨机构联合建模难题，为隐私计算领域注入了新的技术活力。

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Gibbon框架的技术突破

该框架的革命性在于其独创的安全两方训练体系。相较于常规的多方安全计算方案，Gibbon使梯度提升决策树模型的训练速度实现了翻倍提升。安全性方面同样取得突破性进展，这一创新已获ACM CCS和IEEE TDSC两大国际权威学术平台的认证。

高效安全的推理技术

蚂蚁数科开发的同态查找表技术在模型推理环节展现出卓越性能。通过重构隐私保护决策图的运算逻辑，GBDT及决策树模型的推理效率获得指数级提升。这种性能飞跃建立在严格的数据隐私保护基础上，实现了安全与效能的完美平衡。

完整的隐私计算生态

面对日益复杂的安全威胁，蚂蚁数科已构建起全方位的技术应用体系。从金融风控到精准营销，该公司的可信数据平台FAIR和隐私计算解决方案摩斯（Morse）等产品线，为各行业提供了端到端的数据协作支持。

这种系统化的技术布局赋予了蚂蚁数科显著的竞争优势。其产品设计兼顾模块化与定制化需求，既能独立部署又可灵活组合，为数据要素的安全流转提供了强大保障。

目前，这套技术方案已在多个真实业务场景成功落地。通过简化数据协作的复杂性，蚂蚁数科正在帮助各类机构释放数据价值，在确保数据主权的同时，助推行业的智能化转型进程。