边缘计算产业联盟（ECC）发布《边缘学习：隐私计算白皮书》,52页pdf

2022年6月9日，由工业控制系统信息安全产业联盟主办，中国自动化学会、智能制造推进合作创新联盟、边缘计算产业联盟、中国仪器仪表行业协会、工业控制系统安全标准与测评工业和信息化部重点实验室支持，控制网（www.kongzhi.net）&《自动化博览》、OICT学院承办的2022第五届工业安全大会（ISSC2022）以线上直播形式召开。边缘计算产业联盟安全工作组主席、北京大学教授沈晴霓在会上发布了《边缘学习：隐私计算白皮书》并分享边缘学习及隐私计算的需求、架构与实践。

当前，个人数据隐私保护已经成为国际关注的重要问题，欧盟、美国、英国等陆续推出隐私保护相关的法律法规和技术标准，我国也高度重视，陆续发布了《数据安全法》、《个人信息保护法》等。随着5G、物联网、大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展与深入应用，个人隐私保护和数据治理面临诸多新的安全挑战，数据共享和联合建模的需求越来越迫切。然而基于云的中心化机器学习面临计算延迟大、可扩展性不足、数据隐私保护能力差等多重挑战。在此背景下，边缘学习的概念被提出并受到了学术界和产业界的广泛关注。

边缘学习是一种基于“云-边-端”层次化、分布式的计算架构，采取数据就近在边缘服务器或终端设备本地进行处理的方式，其本质上是隐私计算的一种实现方法，可以大大减少对云中心的依赖、降低模型计算延迟、提高可扩展性、保护数据的隐私性。

本白皮书由北京大学、清华大学、华为技术有限公司、国家工业信息安全发展研究中心、中国移动通信有限公司研究院、深信服科技股份有限公司、奇安信科技集团股份有限公司、绿盟科技集团股份有限公司、亚信科技（中国）有限公司、北京八分量信息科技有限公司、东吴证券股份有限公司、卡奥斯工业智能研究院（青岛）有限公司、上海宝信软件股份有限公司等单位共同编写完成。