12月9日新闻记者获知，2020年度iDASH国际性安全性计算比赛(iDASH 2020)比赛结果宣布公布，腾讯云服务团队夺得总冠军奖牌，这也是自 2014 年 iDASH 创立至今，中国公司届的技术性团队初次在可信计算(SGX)赛道上夺得冠军。
iDASH由英国国立大学环境卫生研究所 (NIH) 举办，起源于2014年，致力于云自然环境下的个人隐私计算问题，迄今已成為全世界基因数据信息个人隐私保护和安全性共享资源行业最大尺寸的国际性比赛。
历年，iDASH吸引住了包含麻省理工大学、斯坦福大学、Google、IBM等以内的学术界及业内的顶级团队比赛，2022年更有北京清华大学、浙大、普渡大学、马来西亚A*STAR、德国瑞士Inpher、阿里、百度搜索、蚂蚁金融等以内的124支比赛团队参加争夺，在同态加密、可信计算及其联邦学习三个赛道中进行大比拼，比赛猛烈水平再创佳绩。
本次腾讯云服务技术性团队在可信计算行业的难度很大比赛中取得第一名，与此同时在差分隐私联邦学习赛道上也夺得优异成绩，呈现了其在个人隐私计算层面全球顶级的综合性技术水平。
个人隐私计算(Privacy Computing)是在确保数据不泄露的条件下，开展统计数据的安全性剖析及计算的一种新技术应用，注重商品流通全过程中数据的“可以用不由此可见”，这也是化解现阶段跨组织数据信息协作与客户及商业服务个人隐私保护中间问题的合理计划方案，已在金融业、诊疗、政务中心等行业逐渐应用推广。
现阶段，个人隐私计算发展趋势出联邦学习、可信计算、差分隐私、安全性多方面计算、同态加密等各种技术性支系。在其中可信计算是一种依靠最底层硬件配置完成的重要运用安全性与隐秘数据维护技术性，也是目前在计算情景持续改革的情况下，从源头上提升计算安全系数的工艺方式之一。
2022年的可信计算赛道的赛题写“根据SGX完成的具备个人隐私保护特点的单细胞聚类算法”，腾讯云服务技术性团队从二十多只比赛团队中出类拔萃，不但是唯三进行比赛、得到考试成绩的团队，还以比较大领跑优点摘得桂冠。依靠SGX下的远程控制证实、可靠频带、数据信息密封性等多种多样安全性体制，腾讯云服务团队完成了分布式系统CIDR聚类算法在可靠实行自然环境(TEE)的商业秘密实行，并与腾讯官方自主研发的互联网大数据联邦学习服务平台Angel PowerFL开展硬件软件作用协作。
在确保数据个人隐私性和聚类算法高准确度的与此同时，腾讯云服务技术性团队以快速的计算速率完成了大量体细胞遗传基因数据信息的归类，仅用4.2钟头就完成了较大样版检测集的聚类算法，对比第二名，用时降低了13个钟头之多。腾讯云服务还对总体计划方案干了进一步提升，现阶段大范本的评测速率已被提高到分鐘级。
那样精确、高效率的计算特性，关键得益于腾讯云服务技术性团队设计方案的延展性联邦政府计算解决方法，在其中，SGX给予硬件配置计算加快，Angel PowerFL联邦学习服务平台则对于分布式系统、海量信息情景开展联邦学习。当硬件平台充裕时，计算可以都是在SGX Enclave(飞地)中进行;当資源比较有限时，计算又可以在Angel PowerFL的手机软件层进行。计算在二种计算資源间挪动、均衡，进而完成更多的可信计算高效率。
在差分隐私联邦学习赛道上，本次腾讯云服务技术性团队明确提出的联邦政府集成学习计划方案，用36秒時间、100%准确度的优异的成绩完成了“用以练习癌病预测模型的差分隐私联邦学习”的赛题。腾讯官方Angel PowerFL服务平台来源于互联网大数据绿色生态，适用集成电路工艺信息量的多方面协同模型，有高容错性，且不依赖于可靠第三方，现阶段已在腾讯公司内部结构和合伙人的好几个业务场景中落地式运用。
本次腾讯云服务比赛团队由Tencent Blade Team和腾讯云服务互联网大数据Angel PowerFL团队组成。Tencent Blade Team是腾讯公司公司旗下的展望安全生产技术科学研究团队，在可信计算、人工智能技术、物联网技术、移动互联、云虚拟技术、区块链技术等新技术行业，Tencent Blade Team都积攒了充足的安全性科研成果，现阶段已向Apple、Amazon、Google、Microsoft、Adobe等众多国际性著名企业汇报并帮助修补了200好几个网络安全问题。
腾讯云服务互联网大数据Angel PowerFL团队则是我国较早进行联邦学习科学研究和运用的团队，在互联网大数据、分布式系统计算、分布式人工神经网络、分布式系统消息中间件、个人隐私计算、密码算法等方面都是有充足的产品研发和运用工作经验，已在国际性顶尖大会上发布联邦学习期刊论文，递交了近20件联邦学习技术性专利权，并参加了多种个人隐私计算有关规范的制订，完成了好几个商业个人隐私计算和联邦学习的设备落地式。