隐语杯 2025-06-18 14:07 江苏
三大赛道：医疗大模型的隐私微调、密态大模型推理的隐私保护、基于全同态加密的最近邻选取（KNN）
近日，国家数据局举办了2025“数据要素×”首场新闻发布会。会上，政策和规划司副司长栾婕介绍“数据要素×”行动进展：一是全社会“用数”氛围更加浓厚，越来越多的企业投身数据市场，激活数据价值成为各界共识。二是高价值场景不断涌现，数据在实际场景中的应用不断拓展，催生出一批贴近需求、赋能显著的创新场景。三是数据要素赋能作用日益明显，从提升产业运行效率、催生新模式新业态到推动创新范式变革，数据正加快释放出千姿百态的乘数效应。
为积极响应国家数据要素战略，加速相关领域数据的开发利用，2024年，蚂蚁密算与浙江大学网络空间安全学院携手举办了首届“隐语杯”大赛，并被国家数据局认定为首批获得“数据要素×”大赛全国总决赛推荐资格的第三方赛事。
本届赛事设置三大赛道：医疗大模型的隐私微调、密态大模型推理的隐私保护、以及基于全同态加密的最近邻选取（KNN），我们期待与社会各界共同探索数据要素领域的创新方向、应用场景与前沿技术，推动数据价值的安全释放与创新实践！
赛道一
医疗大模型隐私微调
医疗数据的隐私性与敏感性要求模型在应用过程中必须严格保护用户信息，同时确保推理与生成的准确性。本赛题要求参赛者在模型的隐私保护与性能优化之间找到最佳平衡，助力医疗AI技术的健康发展。
赛道二
密态大模型推理的隐私保护
本赛题聚焦于可信执行环境（TEE）技术在大模型推理中的应用，旨在探索如何构建安全、高效的云端大模型推理服务。参赛者需在确保模型参数和用户输入隐私性的同时，尽可能减少安全措施对性能的影响，优化现有推理服务，提升计算效率和降低延迟。
赛道三
基于全同态加密的最近邻选取
本赛题聚焦于全同态加密（FHE）技术在KNN算法中的创新应用，参赛者需设计并实现一种基于全同态加密的KNN解决方案，确保在不泄露用户原始数据的前提下，完成高效的加密查询与结果返回。
赛事官网链接：https://www.atecup.cn/competitions/sf2025，复制网址到PC端打开，立即报名！
赛程安排
6月3日-6月29日
组队报名
6月30日-8月12日
初赛（线上赛）
8月15日
初赛排名公布
8月23日
决赛（线下答辩）
说明：
1.每位选手只允许报名一个赛道，每支队伍允许1-3人组队；
2.蚂蚁集团内部员工不得参与本次大赛。
赛事评审
赛事组织机构
开源可信隐私计算框架——隐语 SecretFlow
支持MPC、FL、TEE等主流隐私计算技术，融合产学研生态共创能力，助力隐私计算更广泛应用到AI、数据分析等场景中，解决千行百业隐私保护和数据孤岛等应用痛点。
官网：https://www.secretflow.org.cn
查看源码：https://github.com/secretflow/secretflow
开源安全可信系统软件栈——星绽 Asterinas
聚焦安全可信技术软件栈的开源社区，面向通用计算和机密计算两大场景提供坚实的安全底座，为不断涌现的安全攸关和隐私敏感的应用保驾护航。
官网：https://asterinas.github.io/
查看源码：https://github.com/asterinas
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