下周一的慕尼黑看華為Mate 10詮釋何為手機隱私安全

說起華為Mate系列的隱私安全，很多人都有一定印象，從防偽基站、到金融級安全晶片，華為手機在安全領域一直是做的最多、最好的之一，今年即將發布的華為Mate 10，華為信心十足，業界更是對這款「人工智慧手機」帶來的開創性充滿期待，但是隨著人工智慧手機時代的開啟，隱私安全又面臨了新的挑戰。

在人工智慧大數據的反覆上傳下載之中，用戶隱私的風險在不斷增強。

對此，前不久發布的麒麟970處理器更是通過Mobile AI=On-Device AI + Cloud AI（雲+端側）方式帶來了晶片級的安全體驗，隨著華為官方放出Mate 10的新品預告片，讓我們一起期待10月16日慕尼黑，華為給我們講解麒麟970處理器到底是如何保護用戶隱私吧。

我們先來看「端」側，麒麟970相比上一代960將會有20%的功耗降低，同時在封裝尺寸上還將縮小40%。

麒麟970再次刷新了麒麟系列晶片中電晶體數量的記錄——55億個電晶體，遠超上一代麒麟960的40億個。

相比之下，驍龍835隻有30億，蘋果iPhone 8系列使用的A11仿生處理器也不過43億個。

作為全球首款移動AI晶片的麒麟970，無疑寄託了華為在消費端人工智慧演進的憧憬，以至於搶跑在其他SoC商之前實現深度神經網絡加速晶片的商用化，並通過做第一個吃螃蟹的人獲得了紅利期——儘管目前高通和三星均有意發展深度神經網絡加速晶片，但距離華為還將有至少一代SoC的距離。

其最搶眼的AI功能整合了大量實時、場景化、個性化的數據，通過非常強悍的晶片處理能力，使得搭載麒麟970的終端能夠具備較高的認知能力，同時也大幅提升了隱私數據本地處理的安全性。

不管是手機圈，還是金融圈，想要實現財產安全，都把精力放在了獨立的安全晶片上。

比如銀行的U盾，銀行卡的IC晶片，都採用了多種加密算法，具有超強的安全性。

麒麟970的inSE技術就獲得了央行和銀聯的安全認證，因此成為了具有金融級安全級別的獨立晶片，因為麒麟970內置的銀行U盾功能，更是堪比金融級安全防護。

官方數據稱，新架構讓華為晶片在處理同樣的AI任務時，得到了50倍能效和25倍性能提升。

此處AI任務的細節沒有公布，但透露在圖像識別速度上，麒麟970晶片可達2005張/分鐘。

麒麟970這次集成的NPU，就是一個專門應對AI計算需求的晶片，可以進一步提升手機端的AI處理能力。

依託於NPU效率極高的感知和處理能力，加之出眾的能效表現，大量的實時、場景化、個性化的數據可在本地高效完成，解決了傳統手機晶片架構難以完成的深度神經網絡本地端計算，也就為AI應用擺脫雲計算的限制提供可靠條件。

人工智慧的趨勢已經是共識，而其中處理晶片的關注重點，也正在從雲端向邊緣擴展。

麒麟970就是華為把AI計算搬運到移動端的一次探索。

我們再來看「雲」側，作為搭載華為最高端處理器麒麟970的商務旗艦華為Mate 10在安全保護方面自然有其獨到之處。

手機瀏覽器無疑是我們每個人每天都會用到的一個APP，當我們在瀏覽完個人信息、錄入帳號密碼後，華為手機通過強大的感知系統會產生大量的敏感數據、私人數據、隱私數據等資料。

而麒麟970則可以通過端+雲的方式，妥善的處理這些數據，並安全的保護這些數據。

在日常生活中，大家可能隨時會收到一些詐騙簡訊，這源於一些不法分子架設的移動偽基站，年輕人可能不會上當，但這種廣撒網式能騙一個是一個群發簡訊方式，不少中老年人難免中招，很多手機廠商採用了軟體解決方法。

就是通過防護軟體，識別簡訊，然後做出處理——這種方法是存在漏洞的，因為無法保證軟體百分百識別詐騙簡訊，這就給不發分子提供了可乘之機。

但是麒麟970不一樣，憑藉華為30多年在通信領域的技術積累，能夠識別基站發射功率，進行參數校驗等等，能夠直接拒絕偽基站。

也就是偽基站根本就沒有機會向搭載麒麟970的手機發送簡訊。

隨著5G甚至更高速網絡的普及，各種移動端和雲之間的數據交換和處理會越來越密切，不僅對於各種端的數據處理能力要求會更高，而且對數據傳輸過程中的網絡穩定性、安全隱私、加密算法等方面會是綜合性的考驗。

麒麟970作為全球首款移動AI晶片的移動處理器，依託於手機端的大量數據和強勁的性能，使得移動端具有了思考的能力，實現了「雲和端」的協同。

關於手機廠商，如何保證用戶隱私信息安全的討論，一直甚囂塵上。

因此，華為還專門成立了「全球網絡安全與用戶隱私保護委員會」，負責監督華為的用戶隱私保護戰略得到有效的執行。

這足以看出華為對用戶隱私安全的周到考慮。

從華為發布麒麟970晶片用意上不難看出，從今年開始華為試圖通過智慧型手機與人工智慧深度結合，使終端上應用與雲側智能實現互補，這樣也就可以讓端+雲同步協作，不需要以傳統方式把數據上傳到雲端，直接通過本地處理即可，既提高了效率又增加了安全性，基於AI技術進行本地化數據處理，更能夠確保數據的安全與隱私。