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第二屆大會(huì)回顧第8期 | 智能終端OS的個(gè)人數(shù)據(jù)處理與保護(hù)

OpenHarmony TSC ? 來(lái)源:OpenHarmony TSC ? 作者:OpenHarmony TSC ? 2024-02-21 11:52 ? 次閱讀
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演講嘉賓 | 夏虞斌

回顧整理 | 廖 濤

排版校對(duì) | 李萍萍

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嘉賓介紹

OS安全分論壇

夏虞斌,上海交通大學(xué)教授/博導(dǎo)、上海交通大學(xué)OpenHarmony技術(shù)俱樂(lè)部主任、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)CCF杰出會(huì)員。主要研究領(lǐng)域是操作系統(tǒng)與系統(tǒng)結(jié)構(gòu),研究興趣為通過(guò)軟硬協(xié)同設(shè)計(jì)增強(qiáng)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的安全性、隔離性與性能。與團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)包括:RISC-V平臺(tái)的可信執(zhí)行環(huán)境系統(tǒng)“蓬萊”,直通式進(jìn)程間調(diào)用硬件擴(kuò)展XPC,啟動(dòng)時(shí)間小于1ms的Serverless系統(tǒng)Catalyzer,開(kāi)源的Serverless性能測(cè)試集ServerlessBench,去中心化可信搜索系統(tǒng)DeSearch等。

視頻回顧

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正文內(nèi)容

在當(dāng)今萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)代發(fā)展背景之下,智能化和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)快速發(fā)展,為智能終端產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了更加廣闊的市場(chǎng)空間。人們?nèi)粘I钪薪佑|到的智能終端產(chǎn)品類(lèi)型越來(lái)越多,功能越來(lái)越豐富,個(gè)人數(shù)據(jù)的泄露風(fēng)險(xiǎn)也隨之上升。如何從操作系統(tǒng)層面保障智能終端的用戶(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)安全?上海交通大學(xué)教授、OpenHarmony技術(shù)俱樂(lè)部主任,教育部青年長(zhǎng)江學(xué)者夏虞斌在第二屆OpenHarmony技術(shù)大會(huì)上進(jìn)行了精彩分享,提出了端側(cè)大模型+端側(cè)機(jī)密計(jì)算的技術(shù)方案。

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智能終端上產(chǎn)生的個(gè)人數(shù)據(jù)涵蓋了多個(gè)維度,包括聊天、通話(huà)、購(gòu)物、瀏覽等虛擬世界的數(shù)據(jù),以及位置、出行、運(yùn)動(dòng)、體溫等現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)等。手機(jī)作為用戶(hù)日常使用最頻繁的智能終端設(shè)備之一,是個(gè)人連接數(shù)字世界最重要的入口。在手機(jī)上,每日需要存儲(chǔ)、處理和流轉(zhuǎn)海量的個(gè)人數(shù)據(jù)。

目前,終端個(gè)人數(shù)據(jù)處理主要存在以下三個(gè)挑戰(zhàn):

一、數(shù)據(jù)異質(zhì)性:包括應(yīng)用數(shù)據(jù)類(lèi)型的異質(zhì)性和訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)接口的異質(zhì)性,如何實(shí)現(xiàn)跨應(yīng)用、跨OS、跨設(shè)備的統(tǒng)一數(shù)據(jù)表達(dá)?

二、需求多樣性:包括用戶(hù)需求內(nèi)容的多樣性和用戶(hù)需求表述的多樣性,如何實(shí)現(xiàn)用同一段代碼滿(mǎn)足用戶(hù)的多樣需求?

三、隱私敏感性:包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的隱私敏感性和數(shù)據(jù)處理的隱私敏感性,如何在終端側(cè)保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的隱私性?

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針對(duì)數(shù)據(jù)異質(zhì)性挑戰(zhàn),采用直接在系統(tǒng)底層截獲并存留用戶(hù)可見(jiàn)的終態(tài)數(shù)據(jù)的新方式是一個(gè)可行途徑。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式主要基于初態(tài)數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)、文件等。這些初態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量小,內(nèi)容準(zhǔn)確,但格式種類(lèi)繁多,部分?jǐn)?shù)據(jù)還可能加密。終態(tài)數(shù)據(jù)即用戶(hù)直接感知的數(shù)據(jù)形式,如圖片、聲音等。相比于初態(tài)數(shù)據(jù),終態(tài)數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)形式單一的優(yōu)點(diǎn),更有利于實(shí)現(xiàn)跨應(yīng)用、跨OS、跨設(shè)備的統(tǒng)一數(shù)據(jù)表達(dá)。

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針對(duì)需求多樣性挑戰(zhàn),可基于大語(yǔ)言模型滿(mǎn)足用戶(hù)的多樣性需求。理想情況下,可基于第一性原理,讓模型直接感知用戶(hù)所感知的數(shù)據(jù),并由模型直接對(duì)終態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,進(jìn)而理解內(nèi)容最終實(shí)現(xiàn)與用戶(hù)交互,類(lèi)似GPT-4V。目前,該方案還存在以下幾方面限制:(1)能力限制:對(duì)于圖像數(shù)據(jù)的處理能力依然弱于對(duì)文本的處理;(2)成本限制:終態(tài)數(shù)據(jù)量過(guò)大導(dǎo)致調(diào)用次數(shù)急劇上升,成本無(wú)法接受;(3)性能限制:?jiǎn)螏瑪?shù)據(jù)的處理時(shí)間以秒計(jì)算(如GPT4),時(shí)延無(wú)法接受;(4)安全限制:手機(jī)保存了用戶(hù)最為隱私的數(shù)據(jù),安全性不容絲毫閃失。此外,大語(yǔ)言模型的安全問(wèn)題也應(yīng)該得到重視。

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針對(duì)隱私敏感性挑戰(zhàn),可基于機(jī)密計(jì)算技術(shù)在終端側(cè)保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的隱私性。機(jī)密計(jì)算是一種在計(jì)算機(jī)處理器的保護(hù)區(qū)內(nèi)處理數(shù)據(jù)的方式。早期,機(jī)密計(jì)算在云側(cè)應(yīng)用較多,如Microsoft Azure、Amazon和Google Cloud等云廠商均推出了基于機(jī)密計(jì)算的產(chǎn)品或解決方案。目前,在端側(cè)部署機(jī)密計(jì)算方案也逐漸受到業(yè)內(nèi)關(guān)注,如2021年推出了面向ARM平臺(tái)的機(jī)密計(jì)算體系結(jié)構(gòu)(CCA),支持內(nèi)存加密和機(jī)密虛擬機(jī)抽象;2021年推出了面向RISC-V平臺(tái)的可信執(zhí)行環(huán)境“蓬萊”,同樣支持內(nèi)存加密和機(jī)密虛擬機(jī)抽象。目前,機(jī)密計(jì)算已經(jīng)成為云計(jì)算的重要發(fā)展方向,而端側(cè)機(jī)密計(jì)算會(huì)快速發(fā)展。為了解決當(dāng)前算力不足問(wèn)題,可以采用基于OpenHarmony分布式機(jī)密軟總線(xiàn)的端+云的協(xié)同機(jī)密計(jì)算方案。

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為了解決在端/云側(cè)部署機(jī)密計(jì)算或可信執(zhí)行環(huán)境(TEE)的相關(guān)難題,上海交通大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出了ARM的機(jī)密虛擬機(jī)平臺(tái)TwinVisor;微內(nèi)核安全操作系統(tǒng)ChCore;可信執(zhí)行環(huán)境軟硬件平臺(tái)"蓬萊";分布式可信執(zhí)行環(huán)境端+云的機(jī)密計(jì)算方案等學(xué)術(shù)成果,進(jìn)一步保障了用戶(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)在智能終端設(shè)備上存儲(chǔ)和處理的隱私性和安全性。

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未來(lái),基于大語(yǔ)言模型構(gòu)建個(gè)人數(shù)字助理將極大提高生產(chǎn)率。個(gè)人數(shù)字助理能夠讓個(gè)人擁有字面意義上的“過(guò)目不忘”能力,在用戶(hù)需要的時(shí)候進(jìn)行查詢(xún)和反饋;除查詢(xún)功能外,數(shù)字助理還可替用戶(hù)主動(dòng)完成相關(guān)操作。此外,面向未來(lái)的個(gè)人數(shù)據(jù)底層基礎(chǔ)設(shè)施也會(huì)逐步完善,如支持多種大語(yǔ)言模型的插件式架構(gòu)、端云協(xié)同構(gòu)建系統(tǒng)安全能力以及端側(cè)硬件算力提升以支持端側(cè)大模型等。

通過(guò)端側(cè)操作系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)和軟硬件協(xié)同,并結(jié)合大語(yǔ)言模型的強(qiáng)大能力,能夠在保障用戶(hù)隱私和數(shù)據(jù)安全的前提下,進(jìn)一步提升智能終端設(shè)備對(duì)用戶(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)的處理效率。

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審核編輯 黃宇

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