Người sáng lập Oasis Labs: Xây dựng một thế giới trực tuyến để bảo mật dữ liệu

Đọc bài viết này mất 17 phút

Dữ liệu có giá trị và các công ty như Facebook, Google và Amazon nhận ra điều này sớm hơn hầu hết người tiêu dùng.

Tác giả gốc: New York Times-Craig S. Smith (cựu phóng viên của "Times", hiện là người dẫn chương trình podcast Eye on A.I.)
Bản dịch gốc: BlockBeats-HQ

Song Xiaodong, một chuyên gia về bảo mật máy tính và trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy, đang nỗ lực để hiện thực hóa tầm nhìn này.

Dawn Song, giáo sư tại Đại học California, Berkeley, là chuyên gia trong lĩnh vực bảo mật máy tính và trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy, đồng thời là người sáng lập Oasis Lab.

Dữ liệu có giá trị và các công ty như Facebook, Google và Amazon nhận ra điều này sớm hơn hầu hết người tiêu dùng. Nhưng các nhà khoa học máy tính đang nghiên cứu các mô hình thay thế, ngay cả khi công chúng ngày càng mệt mỏi với việc các công ty lớn sử dụng và lạm dụng dữ liệu của họ.

Song Xiaodong, giáo sư tại Đại học California, Berkeley, là một trong những chuyên gia nổi tiếng nhất thế giới trong lĩnh vực bảo mật máy tính và trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy. Bà đã hình dung ra một mô hình mới, cụ thể là Con người có thể kiểm soát chính mình dữ liệu và được trả phí cho việc sử dụng của doanh nghiệp. Mặc dù có nhiều người đề xuất xây dựng một hệ thống như vậy nhưng Giáo sư Song Xiaodong đã thực sự xây dựng nền tảng này và biến nó thành hiện thực.

Giáo sư Xiaodong Song gần đây cho biết tại văn phòng ở San Francisco: "Khi chúng tôi so sánh dữ liệu với loại dầu mới, điều đặc biệt quan trọng là phát triển các công nghệ có thể sử dụng dữ liệu theo cách bảo vệ quyền riêng tư."

Đó là một quỹ đạo khó có thể xảy ra đối với Giáo sư Xiaodong Song, người lớn lên ở Đại Liên, một thành phố cảng ở tỉnh Liêu Ninh phía đông bắc Trung Quốc. Cô là con gái của hai công chức địa phương không có kiến thức về máy tính. Cô là một học sinh xuất sắc ở trường trung học và ước mơ của cô lúc đó là trở thành một nhiếp ảnh gia thiên nhiên theo phong cách National Geographic. Một trong những giáo viên của cô, đồng thời cũng là người cố vấn, đã nhẹ nhàng can ngăn cô.

Mẹ cô muốn cô học kinh doanh và thay mặt cô nộp đơn vào một trường kinh doanh nổi tiếng. Sau đó, ngay trước kỳ thi tuyển sinh đại học, cố vấn của cô lại can thiệp để thuyết phục mẹ cô rằng con gái bà sẽ có một tương lai tươi sáng hơn trong lĩnh vực khoa học. Thay vào đó, giáo sư Song Xiaodong nộp đơn xin học vật lý tại Đại học Thanh Hoa, trường đại học khoa học và kỹ thuật hàng đầu Trung Quốc. Sau khi tốt nghiệp, cô tiếp tục học vật lý tại Đại học Cornell, sau đó chuyển sang Đại học Carnegie Mellon (CMU), nơi cô lấy bằng thạc sĩ về khoa học máy tính, trước khi định cư ở Berkeley để hoàn thành bằng tiến sĩ khoa học máy tính. . Kể từ đó, cô tập trung phát triển trong lĩnh vực bảo mật máy tính.

Song đã thu hút sự chú ý khi cô còn là sinh viên tốt nghiệp tại Berkeley với nghiên cứu đột phá cho thấy các thuật toán học máy có thể suy ra thời gian gõ phím của ai đó trong khi nghe lén nội dung mạng đầu vào. Kể từ đó, cô luôn đi đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy, bao gồm cả việc cải thiện khả năng phục hồi của chính các mô hình học máy—các đoạn mã máy tính đệ quy học cách nhận biết các mẫu trong dữ liệu do người dùng tạo.

Các mô hình học máy tuy ấn tượng trong việc xác định mọi thứ từ khối u trong hình ảnh X-quang đến các từ trong giọng nói ngọng nhưng vẫn có thể khiến các vấn đề trở nên dễ bị đánh lừa. Giáo sư Song và các sinh viên của bà là một trong những người đầu tiên chứng minh rằng hệ thống thị giác máy tính có thể bị lừa xác định biển báo dừng là giới hạn tốc độ 40 dặm/giờ chỉ bằng cách gắn một số nhãn vô hại vào logo. Ví dụ về những biển báo giao thông bị thay đổi này đang được trưng bày tại Bảo tàng Khoa học ở London.

Battista Biggio, trợ lý giáo sư tại Đại học Cagliari ở Ý, là một trong những người đầu tiên nghiên cứu các lỗ hổng hệ thống như vậy. Ông cho biết: "Công trình của Giáo sư Song về các biển báo dừng là công trình đầu tiên của một trong những người đầu tiên nghiên cứu về các biển báo dừng. tạo ra những ví dụ đối nghịch trong vật lý, thay vì chỉ thao tác các pixel hình ảnh trên máy tính."

Giáo sư Song đã giảng dạy tại Berkeley trong hơn mười năm và bà đã cam kết phát triển các công nghệ và hệ thống không chỉ có thể cung cấp bảo mật cho hệ thống máy tính mà còn bảo vệ quyền riêng tư. Cô hình dung ra một thế giới trực tuyến an toàn, nơi các cá nhân kiểm soát dữ liệu cá nhân của mình và thậm chí có thể kiếm doanh thu từ dữ liệu đó. Cô tin rằng thế giới ngày nay là thời đại trong lịch sử nhân loại mà con người chưa có khái niệm rõ ràng về quyền tài sản. Bà lưu ý rằng một khi các quyền này được thể chế hóa và bảo vệ, chúng có thể dẫn đến những thay đổi mang tính cách mạng trong nền kinh tế.

Gần đây cô đã thành lập một công ty blockchain có tên Oasis Labs, công ty đang phát triển một nền tảng cho phép mọi người kiểm soát dữ liệu của họ và kiểm tra cách sử dụng dữ liệu đó. Cô tin rằng một khi dữ liệu được coi là tài sản, nó có thể thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế toàn cầu theo những cách chưa từng có. Bà nói: “Các mô hình kinh doanh mới có thể được xây dựng trên cơ sở này”.

Tất nhiên, dữ liệu không giống như vật thể. Nếu một người tặng một quả táo cho một người bạn thì không ai khác có thể có được quả táo đó. Nhưng dữ liệu thì khác, một đặc tính mà các nhà khoa học gọi là không có tính cạnh tranh: mọi người có thể cung cấp (hoặc bán) bất kỳ số lượng bản sao dữ liệu nào họ muốn.

Hầu hết mọi người phân phát dữ liệu của mình chỉ bằng cách nhấp vào "chấp nhận" để cung cấp dữ liệu đó cho các công ty sử dụng dữ liệu đó, nhưng họ thậm chí không thèm đọc bản in đẹp. Hiện trạng là mọi người chấp nhận các điều khoản này trực tuyến và tham gia vào thế giới kỹ thuật số hoặc họ rút phích cắm, nhưng đó không thực sự là một lựa chọn khả thi cho bất kỳ ai trong nền kinh tế toàn cầu. Khối tài sản khổng lồ được xây dựng dựa trên dữ liệu này và giúp một số ít doanh nhân trở nên giàu có.

Guy Zyskind, đồng sáng lập và CEO của Enigma, một công ty khác đang xây dựng giao thức điện toán tư nhân phi tập trung, cho biết: "Rủi ro đối với dữ liệu của chúng tôi chưa bao giờ lớn hơn và chúng tôi rất vui mừng về các loại giao thức mới đáng tin cậy Nhu cầu về các giải pháp bảo mật chưa bao giờ lớn hơn thế."

Khi mọi người lên mạng, dữ liệu sẽ được thu thập và lưu trữ trên các máy chủ tập trung dễ bị tấn công. Nhưng Giáo sư Song và các đồng nghiệp của bà tin rằng bằng cách kết hợp chip máy tính chuyên dụng và công nghệ chuỗi khối, họ có thể phát triển một hệ thống mang lại khả năng mở rộng và bảo vệ quyền riêng tư cao hơn.

Một số chip máy tính, chẳng hạn như chip trong hầu hết các điện thoại di động, đã chứa một khu vực an toàn được gọi là môi trường thực thi đáng tin cậy để bảo vệ phần mềm khỏi hầu hết các loại tấn công. Nhóm của giáo sư Song đang tăng cường an ninh cho những khu vực này bằng cách phát triển vùng bảo mật nguồn mở - Keystone. Trong vùng bảo mật này, các đoạn mã máy tính, được gọi là hợp đồng thông minh, cho phép chủ sở hữu dữ liệu kiểm soát ai có thể truy cập dữ liệu của họ và cách sử dụng dữ liệu đó.

Giáo sư Song cho biết: "Trên thực tế, bạn có thể có được tính toàn vẹn do sổ cái blockchain cung cấp hoặc bạn có thể có được quyền riêng tư hoặc bảo mật được cung cấp bởi vùng an toàn, được thực thi bởi các hợp đồng thông minh." , cô ấy nói rất nhanh, như đang bắt kịp suy nghĩ của chính mình, "Không có máy chủ tập trung nào có thể xem được dữ liệu này."

Oasis Labs đã và đang phát triển một nền tảng để hỗ trợ các doanh nghiệp và nhà phát triển. Họ đã bắt đầu thí điểm với Nebula Genomics, một công ty giải trình tự gen trực tiếp cho người tiêu dùng, cung cấp các báo cáo giải trình tự bộ gen toàn diện hàng tuần về hồ sơ tổ tiên, sức khỏe và di truyền. Sử dụng các công cụ bảo mật của Oasis Labs, khách hàng của Nebula sẽ giữ toàn quyền kiểm soát và quyền sở hữu dữ liệu gen của họ, đồng thời cho phép Nebula thực hiện các phân tích cụ thể về dữ liệu mà không làm rò rỉ thông tin cơ bản.

Một ứng dụng khác có tên Kara, được phát triển với sự hợp tác của Tiến sĩ Robert Chang của Trường Y thuộc Đại học Stanford, Kara mang đến cho bệnh nhân về mắt tùy chọn chia sẻ bản quét võng mạc và dữ liệu y tế khác với các nhà nghiên cứu. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng ứng dụng này dữ liệu để đào tạo các mô hình học máy để xác định bệnh.

Một phần của dự án Kara đang xem xét những biện pháp khuyến khích nào sẽ cho phép bệnh nhân đóng góp dữ liệu của họ cho nghiên cứu y học và đổi lại nhận được những phần thưởng có ý nghĩa.

Tiến sĩ Chang cho biết: "Cách tiếp cận của cô ấy khác với các công cụ tổng hợp dữ liệu khác. Dự án này thực sự đang đặt ra một câu hỏi quan trọng: Ai thực sự sở hữu dữ liệu này?"

Giáo sư Song tin rằng một ngày nào đó, mọi người sẽ kiếm được thu nhập từ dữ liệu cá nhân của họ. Những khoản thu nhập này có thể không đáng kể trên cơ sở hàng tháng hoặc thậm chí hàng năm, nhưng việc tích lũy phí trọn đời từ các công ty sử dụng dữ liệu cá nhân có thể giúp mọi người tiết kiệm cho việc nghỉ hưu chẳng hạn. Hoặc doanh thu được tạo ra từ đám đông có thể được sử dụng để tài trợ cho một mục đích cụ thể. Đồng thời, việc mở khóa dữ liệu có thể cung cấp cho người tiêu dùng những dịch vụ tốt hơn.

Giáo sư Song cho biết: "Ngày nay, các công ty sử dụng dữ liệu của người dùng như một sản phẩm và kiếm tiền từ nó. Nếu người dùng có thể duy trì quyền kiểm soát dữ liệu của họ và kiếm doanh thu từ dữ liệu đó thì thế giới có thể đã rất khác".