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    潮科技 | 隱私計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景詳解

    字體: 放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2020-07-10  來(lái)源:富數(shù)科技  瀏覽次數(shù):8201

    潮科技 | 隱私計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景詳解

     
    需求方包括政務(wù)、醫(yī)療、金融、廣告、供應(yīng)鏈等行業(yè)。

    隱私計(jì)算(Privacy Computing),指在保護(hù)數(shù)據(jù)本身不對(duì)外泄露的前提下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析計(jì)算的一類(lèi)信息技術(shù),主要分為可信硬件和密碼學(xué)兩大技術(shù)領(lǐng)域。隱私計(jì)算是目前實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)合規(guī)分享的技術(shù)路徑,本文將從技術(shù)概念介紹和應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)進(jìn)行介紹。

    實(shí)現(xiàn)隱私計(jì)算的相關(guān)技術(shù)

    當(dāng)前實(shí)現(xiàn)隱私計(jì)算的技術(shù)主要可分為可信計(jì)算和密碼學(xué)兩大方向。

    可信硬件

    可信硬件指可信執(zhí)行環(huán)境,核心思想是構(gòu)建一個(gè)安全的硬件區(qū)域,各方數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯聚到該區(qū)域內(nèi)進(jìn)行計(jì)算。比較有代表性的是Intel-SGX、ARM-TrustZone、Ucloud-安全屋等。特點(diǎn)是速度快、語(yǔ)言更友好、算法更通用。

    密碼學(xué)

    密碼學(xué)指用算法實(shí)現(xiàn)對(duì)計(jì)算過(guò)程中的數(shù)據(jù)保護(hù),以多方安全計(jì)算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等為代表。

    • 多方安全計(jì)算

    即MPC,針對(duì)無(wú)可信第三方情況下,安全地進(jìn)行多方協(xié)同的計(jì)算。在一個(gè)分布式網(wǎng)絡(luò)中,多個(gè)參與實(shí)體各自持有秘密輸入,各方希望共同完成對(duì)某函數(shù)的計(jì)算,要求每個(gè)參與實(shí)體除計(jì)算結(jié)果外,均不能得到其他參與實(shí)體的任何輸入信息。多方安全計(jì)算包含的基礎(chǔ)技術(shù)有很多,比如同態(tài)加密、秘密分享、不經(jīng)意傳輸、混淆電路等。

    多方安全計(jì)算更多地是解決初級(jí)的算子,比如加、減、乘、求交等運(yùn)算。比較有代表性的企業(yè)和平臺(tái)是華控清交(Privpy)、螞蟻金服(Morse)、富數(shù)科技(Avatar)、百度(點(diǎn)石)等。

    •  聯(lián)邦學(xué)習(xí)

    即Federated Learning,基于多方數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合建模,各自原始數(shù)據(jù)不對(duì)外輸出,由中心方進(jìn)行協(xié)調(diào)的建模,都可成為聯(lián)邦學(xué)習(xí)。

    聯(lián)邦學(xué)習(xí)更多地是解決聯(lián)合建模的業(yè)務(wù)問(wèn)題,比如信貸風(fēng)控中的常用的邏輯回歸建模評(píng)分、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)中的常用的XGBOOST分類(lèi)等建模。比較有代表性的企業(yè)和平臺(tái)是微眾銀行(Fate)、螞蟻金服(Morse)、富數(shù)科技(Avatar)、平安科技(蜂巢)、數(shù)牘科技等。(注:以上部分參考中國(guó)信通院對(duì)隱私計(jì)算的相關(guān)定義)

    隱私計(jì)算的客戶與場(chǎng)景

    由于多行業(yè)均存在數(shù)據(jù)合規(guī)流通的需求,隱私計(jì)算的落地場(chǎng)景也分散于各行各業(yè)。以下列出了政務(wù)、醫(yī)療、金融、廣告、供應(yīng)鏈等行業(yè)對(duì)隱私計(jì)算的具體需求,希望介紹隱私計(jì)算的落地方向。        

    隱私計(jì)算"客戶"拓?fù)鋱D

    政務(wù)大數(shù)據(jù)

    當(dāng)數(shù)據(jù)成為生產(chǎn)要素之一,將政務(wù)大數(shù)據(jù)賦能于新基建下的各行各業(yè)也成為一個(gè)重要課題。因此,政務(wù)大數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)是隱私計(jì)算的重要客戶之一,具體包括司法數(shù)據(jù)、社保數(shù)據(jù)、公積金數(shù)據(jù)、稅務(wù)數(shù)據(jù)、水電燃?xì)鈹?shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)、違章數(shù)據(jù)等。

    政務(wù)大數(shù)據(jù)

    政務(wù)大數(shù)據(jù)的隱私計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景

    舉例來(lái)說(shuō),智慧城市就是一個(gè)復(fù)雜、錯(cuò)綜、協(xié)助、共創(chuàng)的業(yè)務(wù)生態(tài),包括信用、安保、能源、交通、規(guī)劃、環(huán)保、文旅等各個(gè)行業(yè),業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)涉及到跨部門(mén)協(xié)同。智慧城市中打通以人為中心的數(shù)據(jù)也是“城市數(shù)據(jù)中臺(tái)”的概念,這需要通過(guò)對(duì)城市居民的多維度信用評(píng)級(jí),授予或者限制更多的權(quán)限。要做到對(duì)個(gè)人聯(lián)合風(fēng)控,其中需要橫向打通的數(shù)據(jù)包括交通出行數(shù)據(jù)、水電燃?xì)鈹?shù)據(jù)、公安數(shù)據(jù)、征信數(shù)據(jù)等。

    醫(yī)療科研

    在醫(yī)療機(jī)構(gòu)中,病例數(shù)據(jù)作為最需要保護(hù)隱私安全的數(shù)據(jù),對(duì)醫(yī)療科研與病情推斷具有重要的價(jià)值。然而單個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)樣本不足以支撐大規(guī)模的模型訓(xùn)練,傳統(tǒng)的做法是將病例數(shù)據(jù)匯總、統(tǒng)計(jì)、銷(xiāo)毀,這種操作是極其不安全的。

    而在隱私計(jì)算領(lǐng)域,采用多方安全計(jì)算的方式,可以保證各家醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)不出庫(kù),加密計(jì)算,最終得到統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

    醫(yī)療科研

    銀行金融業(yè)務(wù)

    銀行作為傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的代表,在科技賦能的進(jìn)化中,必然涉及到與外部數(shù)據(jù)的聯(lián)合建模。銀行也是隱私計(jì)算最可能率先完全落地的領(lǐng)域。

    首先,銀行找到存量用戶需補(bǔ)全畫(huà)像標(biāo)簽,才能服務(wù)于流失召回、交叉營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景,這非常依賴于銀行外部的數(shù)據(jù)。而隱私計(jì)算中的匿蹤查詢可以保證銀行在查詢外部數(shù)據(jù)的時(shí)候,避免用戶信息被緩存。并且,小微企業(yè)貸等對(duì)個(gè)人或者企業(yè)進(jìn)行信貸評(píng)估的場(chǎng)景,也需要依賴外部數(shù)據(jù)源做聯(lián)合建模評(píng)估。      

    銀行金融業(yè)務(wù)

    保險(xiǎn)營(yíng)銷(xiāo)與定價(jià)

    保險(xiǎn)公司從線下發(fā)展到線上獲客,對(duì)精準(zhǔn)獲取潛客需求極大,這里的精準(zhǔn)度直接影響觸達(dá)的成本。另外,“定價(jià)失靈”是當(dāng)前財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)行業(yè)經(jīng)營(yíng)面臨的一個(gè)突出問(wèn)題,主要表現(xiàn)為保費(fèi)不足和未決賠款準(zhǔn)備金不利發(fā)展。之所以會(huì)有“定價(jià)失靈”的現(xiàn)象,既有數(shù)據(jù)、模型和精算技術(shù)等方面的“前定價(jià)管理”原因,也有風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、核保、承保、銷(xiāo)售、理賠、費(fèi)用管控和準(zhǔn)備金評(píng)估等方面的“后定價(jià)管理”原因。隱私計(jì)算可以為保險(xiǎn)聯(lián)合定價(jià)提供多維度的數(shù)據(jù)支撐。

    基金管理

    在母基金的管理中,我們需要計(jì)算每個(gè)基金的真實(shí)收益情況。而基金的持倉(cāng)信息是一個(gè)非常重要的私密信息,它代表了基金的價(jià)值判斷和策略導(dǎo)向,也是基金公司的核心機(jī)密。這里的矛盾在于,一方面母基金出于管理需要信息共享,另一方面是基金本身卻需要保護(hù)這些商業(yè)信息,傳統(tǒng)方法必然導(dǎo)致一方的訴求無(wú)法得到滿足。使用多方安全計(jì)算,不僅能夠同時(shí)滿足雙發(fā)的利益訴求,甚至可以讓基金信息得到有效的政府監(jiān)管、防止出現(xiàn)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)性風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)保證商業(yè)信息不被泄露。

    大數(shù)據(jù)增值服務(wù)

    像運(yùn)營(yíng)商、SDK廠商、支付廠商等機(jī)構(gòu),在開(kāi)展業(yè)務(wù)的同時(shí)會(huì)積累大量的用戶數(shù)據(jù)。它們通常會(huì)成立一個(gè)大數(shù)據(jù)子公司來(lái)做數(shù)據(jù)增值業(yè)務(wù)。傳統(tǒng)的API直接調(diào)用和線下聯(lián)合建模的方式已經(jīng)不滿足數(shù)據(jù)安全的相關(guān)要求。隱私計(jì)算技術(shù)也可服務(wù)于數(shù)據(jù)公司的對(duì)外服務(wù)平臺(tái),成為數(shù)據(jù)合規(guī)合法輸出價(jià)值的一種解決方案。

    廣告平臺(tái)聯(lián)合營(yíng)銷(xiāo)

    媒體平臺(tái)對(duì)廣告主進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)投放過(guò)程中,需要用甲方的用戶數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行聯(lián)合建模,傳統(tǒng)的標(biāo)簽畫(huà)像篩選更多地是憑領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)建模可以提高營(yíng)銷(xiāo)的ROI。聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以滿足在廣告主的數(shù)據(jù)不出庫(kù)的前提下,得到營(yíng)銷(xiāo)投放模型。       

    廣告平臺(tái)聯(lián)合營(yíng)銷(xiāo)

    供應(yīng)鏈金融

    對(duì)供應(yīng)鏈上下游企業(yè)而言,如何構(gòu)建一個(gè)信息對(duì)稱共享、核心企業(yè)信用價(jià)值可傳遞、商票可拆分流程是一個(gè)挑戰(zhàn)。廠商可以基于區(qū)塊鏈和密碼學(xué)算法,提供金融資產(chǎn)數(shù)字化驗(yàn)證的方案,使企業(yè)能夠?qū)⑵髽I(yè)應(yīng)收賬款進(jìn)行數(shù)字化資產(chǎn)登記,形成不可篡改的數(shù)據(jù)記錄,并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)信息共享。

    同時(shí)通過(guò)參與方分布式賬本,參與方可以得到資產(chǎn)確認(rèn),將企業(yè)信用轉(zhuǎn)化成數(shù)字資產(chǎn)。此外,審計(jì)入口也能方便監(jiān)管機(jī)構(gòu)審計(jì)和查看平臺(tái)的資產(chǎn)交易情況。最重要的是,在傳統(tǒng)區(qū)塊鏈只能保證數(shù)據(jù)的不可修改性,通過(guò)多方安全計(jì)算和零知識(shí)證明等加密技術(shù),可幫助區(qū)塊鏈實(shí)現(xiàn)智能合約的公開(kāi)審計(jì)確認(rèn)能力與實(shí)際數(shù)據(jù)保密性的分離,讓企業(yè)不再擔(dān)心核心商業(yè)信息的泄露。

    高校科研

    高校的許多研究課題會(huì)脫離企業(yè)的真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)環(huán)境,而聯(lián)邦學(xué)習(xí)既能讓高校科研使用企業(yè)真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行課題研究,又可以保護(hù)企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)不對(duì)外輸出。這對(duì)企業(yè)和高校聯(lián)合培養(yǎng)人才、挖掘科研價(jià)值具備促進(jìn)作用。

    量化投資模型

    除了leval2等傳統(tǒng)的交易所數(shù)據(jù),量化投資領(lǐng)域更大的價(jià)值是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的挖掘得到異類(lèi)指標(biāo),這些指標(biāo)通常被訓(xùn)練成投資決策模型。傳統(tǒng)的私募基金通常將數(shù)據(jù)采購(gòu)到本地,或者在數(shù)據(jù)服務(wù)端進(jìn)行模型訓(xùn)練,這種方式的弊端是會(huì)造成投資模型的數(shù)據(jù)源側(cè)安全性問(wèn)題。

    聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以將多方有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合建模,訓(xùn)練出綜合的決策模型,而模型實(shí)施部署采用分布式加密的方式,任何一側(cè)的合作數(shù)據(jù)源都無(wú)法獲得完整的原始數(shù)據(jù)。

    總結(jié)

    用戶隱私安全是社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展到一定階段的必然產(chǎn)物。當(dāng)前很難回答隱私計(jì)算的具體市場(chǎng)規(guī)模,但在理想狀況中,隱私計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景存在于幾乎所有需要多方使用數(shù)據(jù)的地方,以上提到的企業(yè)和機(jī)構(gòu)都需要數(shù)據(jù)合規(guī)分享的技術(shù)來(lái)協(xié)助業(yè)務(wù)開(kāi)展。

     
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