近日，《麻省理工科技评论》发布了2021年十大突破性技术
目前，数据作为最具时代特色的生产要素，其价值得到了社会的认可和重视。使数据共享有利于人类的数据治理成为现代社会治理的主题。在这种情况下，数据信托作为一种可行的解决方案受到了关注。
数据信托是指个人或团体将数据委托给数据信托的受托人，受托人根据预设的隐私条款作出决定，并对其利益负责。
2016年，耶鲁大学教授杰克·巴金（Jack M. Balkin）在隐私数据保护领域，首次提出了使用信托工具来解释数据主体与数据控制器之间的关系的主张。目前，数据信托作为一种新的信托系统受到了关注，数据信托的实验领域已经在世界许多地方进行。
可以看出，数据信托已经得到了一定程度的认可和实际应用。然而，数据信托作为大数据时代的数据信托在数据使用限制和数据流通过程中仍可能面临安全风险。
同盾科技合作伙伴、人工智能研究院院长李晓林教授介绍，知识联邦技术为大数据环境下的数据安全和知识共享提供了可行的解决方案。
李晓林教授主持的同盾知识联邦理论框架系统集人工智能、大数据和密码学于一体。通过将数据转化为信息、模型、认知和知识，满足了数据的可用性和不可见性，增强了数据的隐私算法，实现了知识的共同创造和共享AI 3.0奠定了坚实的基础。
李晓林教授也是国内知识联邦产学研联盟主席，中国科学院医学、首席教授。曾任美国公立常春藤联盟佛罗里达大学终身教授、计算机工程部主任、美国第一家国家深度学习研究中心创始人、美国国家科学基金优秀青年教授奖获得者。他创办的知识联邦理论体系超越了国外的联邦学习理念，是国内原创、自主可控、国际领先的技术突破。
在理论基础层面，知识联邦包括四个层次，贯穿数据使用的整个过程，建立了一套良性的数据使用循环系统，不局限于行业，并越来越发展成为一个开放的智能大脑。知识联邦信息层用于安全多方计算或检索，模型层用于联邦学习阶段，认知层主要用于联邦学习和联邦预测，知识层侧重于各种知识表达的结合，进行安全多方推理。
知识联邦通过清晰、系统的层次结构和分工，全面实现安全数据交换、知识创造和共享，打破部门数据分离和行业数据障碍，逐渐成为各行各业确保数据安全和隐私保护的关键技术和标准协议。为了打破系统和框架障碍，联邦数据安全交换协议于2020年启动（FLEX），不仅开放了标准协议白皮书，还开放了参考实现代码，帮助培养社区协同创新和互联互通。目前，同盾知识联邦技术已在多家金融机构开始试点，涉及多头共享贷款、智能风险控制、反欺诈等。此外，它还开始了保险、政府事务、医疗和智能城市的布局。
目前，这一技术已经在多家国有大型银行、股份制银行等机构展开部署和测试。同盾人工智能研究院在中关村金融科技产业发展联盟牵头发起的《联邦学习金融行业应用指南》团体标准，也于近日获批通过。
无论是引进国际数据信托，还是以国内盾牌知识联邦为代表的关键技术突破，都在不断促进国内数字经济的快速发展，帮助个人和机构实现数据隐私保护和空间和时间价值转换，促进国内整体数据治理智能化。
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