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隐私智能体通付盾“快乐猪”:多智能体协同,隐私保护不再难!

作者:AI在线
2025-04-14 06:01
2025年3月,美国白宫因一场“史诗级乌龙”陷入舆论漩涡:国家安全事务助理迈克尔·华尔兹误将《大西洋月刊》总编辑杰弗里·戈德堡拉入Signal加密群聊,导致美军对也门胡塞武装的作战计划被全程曝光。 这场泄密风暴不仅重创美国国家安全,更揭示了传统隐私保护体系的脆弱性——当技术便利性与管理疏忽叠加,再严密的系统也可能因一次误触而崩塌。 通付盾隐私智能体“快乐猪(PIG)”:AI Agent协同破解隐私困局通付盾推出隐私智能体(PrivacyAgent),代号“快乐猪(PIG)”,让用户享受隐私无忧的安全体验。

2025年3月,美国白宫因一场“史诗级乌龙”陷入舆论漩涡:国家安全事务助理迈克尔·华尔兹误将《大西洋月刊》总编辑杰弗里·戈德堡拉入Signal加密群聊,导致美军对也门胡塞武装的作战计划被全程曝光。这场泄密风暴不仅重创美国国家安全,更揭示了传统隐私保护体系的脆弱性——当技术便利性与管理疏忽叠加,再严密的系统也可能因一次误触而崩塌。

通付盾隐私智能体快乐猪(PIG):AI Agent协同破解隐私困局

通付盾推出隐私智能体(PrivacyAgent),代号“快乐猪(PIG)”,让用户享受隐私无忧的安全体验。通过多智能体协同框架(InterAgent)重构群聊安全范式,实现“隐私计算+动态授权”的双重革新。

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场景1:新成员入群隐私特征标签识别

痛点复现:白宫事件中,戈德堡因未被识别为“高风险角色”得以混入核心群组。传统方案依赖人工审核,效率低且易遗漏。

PIG解决方案:

1.分布式特征提取:

用户终端Agent(PIG-Client)在本地加密处理数据,生成隐私标签(如“职业:记者”“数据访问频次:高危”);

联邦学习模型(PIG-Model)动态更新分类规则,避免中心化数据聚合风险。

2.多方安全验证:通过同态加密确保数据全生命周期加密,多方安全计算(MPC)实现跨域协同计算,零知识证明(ZKP)提供可信验证的形成完整的隐私计算闭环。

3.智能合约准入:风险评分通过链上合约自动比对群规,违规请求实时拦截。

场景2:群信息隐私多方授权解密

痛点复现:白宫群聊依赖单一管理员权限,国防部长赫格塞思可“一键泄露”作战计划。

PIG解决方案:

1.分层密钥管理:

群消息采用“AES-256+阈值签名”双重加密,密钥分片存储于合规Agent(PIG-Guard)、审计Agent(PIG-Watcher)、法律Agent(PIG-Lawyer)。

2动态授权机制:在群聊等高敏感场景中,确保敏感信息解密需经多授权方联合批准,防止单点泄密风险。

3.可信执行环境(TEE):

密钥分片在Intel SGX安全飞地中重组,解密过程全程隔离,操作日志实时上链存证。

PIG技术优势:三位一体的隐私守护网络

1.身份主权层:

基于DID的分布式身份体系,每个成员、设备、Agent拥有唯一区块链身份标识,杜绝“白宫式”身份冒用。

2.隐私计算层:

MPC协议支持密文状态下的风险评分、标签匹配,原始数据永不离开用户终端。

3.动态治理层:

智能合约实时同步群规变更,自动调整解密阈值(如危机事件中升至5人授权)。

用例展示:“快乐猪”应用隐私安全检测与动态防护

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