重庆一科研机构在2024 iDASH隐私计算竞赛中夺冠

由耶鲁大学、加利福尼亚大学圣迭戈分校、德克萨斯大学和印第安纳大学共同组织。今年设置了同态加密和联邦学习两个赛道，共有来自全球超过50支队伍参与角逐等。其中同态加密赛道的参赛者被要求使用同态加密技术来构建一种安全方案，实现基于transformer的神经网络大模型（DASHformer）的无交互密态推理，完成蛋白质序列的分类任务。主办方重新选取100个蛋白质序列，测试每个队伍提交方案的分类预测精度（MicroAUC）和程序运行总时长，并根据赛道标准计算出最后得分。同态加密是该竞赛自2015年以来每年都设置的赛道（今年是第十年举行）。

来自中国科学院重庆绿色智能技术研究院的参赛队伍SCB@Chongqing在该赛道提出的解决方案战胜了强劲对手，该获胜方案主要采用了团队在国家重点研发计划项目（2020YFA0712300）支持下研发的张量编码、改进的密文矩阵算法以及数据驱动的二次激活函数替代等技术，使得DASHformer的密文蛋白质分类精度（microAUC）达到 0.941；在效率方面，该方案在普通台式机上完成一条蛋白质序列密态分类任务的均摊时间仅约1秒（耗时仅需第二名的1/3），为未来产业化应用奠定了坚实基础。

iDASH (Integrating Data for Analysis, ‘anonymization’ and SHaring) 是美国国立卫生研究院（NIH）设立的一个国家生物数据中心的名称，该机构于2014年发起了iDASH隐私计算竞赛，现已成为国际公认的隐私计算和数据隐私保护领域最高规格的竞赛。该竞赛每年举行一次，设置2至4个赛道，分别限定采用不同的隐私计算技术（如差分隐私、同态加密、区块链、可信执行环境等）来解决基因数据应用中的隐私保护问题，已经成为全球科技公司和研究机构角逐的主要舞台。