采用全同态加密（FHE）技术的私有AI公司Dasilro于16日表示，公司将参与韩国科学技术信息通信部和信息通信产业振兴院（NIPA）支持的“协作智能物理AI基础软件（SW）平台研发生态建设（R&D）”项目，并承担其中“面向协作智能系统的物理AI多层安全技术开发”课题。
在该课题中，Dasilro将负责开发基于全同态加密（FHE，Fully Homomorphic Encryption）的端到端加密和隐私保护型联邦学习技术。该课题由Raonsecure牵头，SensTone、Tilon、Dasilro、ITStation、Sogang University产学合作团、Jeonbuk National University产学合作团等共同参与，联合开发覆盖物理AI开发和运营全流程的安全技术。
根据规划，联合体将围绕AI模型安全性验证、机器人与AI代理的身份及权限管理、数据机密性和计算完整性保护、安全型AI开发环境以及运营技术（OT）网络安全等方向展开协同研发，以此构建支撑物理AI安全开发和运营的多层安全基础设施。
此次技术研发的核心之一，是将安全聚合（Secure Aggregation）引入联邦学习。联邦学习通常是在各机构本地数据环境中训练模型，再将各方上传的模型更新汇总后用于更新共享模型。Dasilro计划开发相关能力，实现各参与方模型更新的加密传输，并在无需解密单条更新的情况下完成聚合。
该方案旨在让参与机构无需直接共享原始数据，也能共同提升AI能力，同时降低训练过程中制造经验、工艺数据以及模型训练信息的泄露风险，重点保护工艺数据、模型权重等企业核心知识产权（IP）。
Dasilro CEO Seung-myeong Lee表示，要推动制造现场AI协作进一步落地，关键在于既保护企业积累的工艺数据和经验，又能支持联合训练。公司将通过此次课题开发基于全同态加密的数据保护和安全联邦学习技术，帮助企业在保障核心数据机密性的前提下使用AI。
Hwang Chi-gyu
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