摘要:9月2日,由世界人工智能大會組委會辦公室指導,華東師范大學長三角金融科技研究院、機器之心主辦的「WAIC2022·金融科技與數據要素論壇」在張江科學會堂舉辦。
9月2日,由世界人工智能大會組委會辦公室指導,華東師范大學長三角金融科技研究院、機器之心主辦的「WAIC 2022 · 金融科技與數據要素論壇」在張江科學會堂舉辦。論壇聚焦金融業數據要素融合生態建設,華東師范大學黨委常委&副校長周傲英、中銀金融科技執行董事長兼副總裁林堅軍、中國銀聯云計算中心總經理韓韜、上海浦東發展銀行總行信息科技部副總經理萬化、華東師范大學數據學院院長錢衛寧、平安科技副總工程師王健宗、中國工商銀行軟件開發中心大數據與人工智能實驗室資深經理夏知淵等多位重磅嘉賓齊聚于此,圍繞金融數據治理、隱私計算關鍵技術等議題進行探討與交流。星環科技首席隱私計算科學家伊人受邀出席該論壇,發表《隱私計算助力數據要素新時代》主題演講。
伊人表示,目前數據作為除了土地、勞動力、資本、技術要素以外的,被國家列為能夠產生巨大價值的新型生產要素,正不斷鞏固其在數字經濟的地位,成為數字經濟增長的關鍵要素。然而,在數據要素流通,不斷激發新業態的過程中,往往會遇到如《數安法》、《個保法》等法律法規的前提。一邊是政策導向,一邊是法規約束,為了使得企業不斷提升競爭力,隱私計算技術在近年被用來作為合規創新的助推器和保障劑。流通和利用,是數據要素價值創造的前提
數據作為新型的生產要素,只有在流通和利用的情況下才能創造其應用的數據價值。而數據購買、銷售、代理、包裝、拆包和存儲的規模和范圍,不僅影響著數據要素的價值實現,還在數據價值鏈中形成了以數據交互流通為紐帶的新型市場結構。在全國各地,已成立了上海、北京、深圳等多家數據交易所,各地也在不斷完善數據要素市場化的運行機制。而在企業側,許多國資企業也正在大力開展數據資產化的試點,探索數據要素流通的新模式。在數據要素流通的階段化建設路徑下,企業除了做好基礎的數據安全防護與加固外,還需要建設點對點隱私計算數據服務,以支撐上層數據要素化地流通。為實現數據要素流通,需要解決四個關鍵問題
確保數據安全數據安全是一項需要從數據全生命周期來考量的課題,對于企業數據安全的保護而言,IaaS層需做到容器隔離、零信任、動態漏洞檢測等基礎設施的安全監控;PaaS層需對數據傳輸、存儲、操作等流程進行安全審計,并對平臺權限進行精細化管控,此外,還需指定數據分類分級、數據脫敏、安全策略、數據水印與溯源等安全管理體系建設,實現數據的安全治理和全生命周期的防護;在SaaS層,企業需做好數據的動態授權、流程審批、安全網關及數據安全發布等數據可信流通的前提工作,此后可基于聯邦學習、差分隱私等可信隱私計算技術,實現數據的可信流通。確保數據合法合規建立數據安全策略與標準,依法合規采集、應用數據,依法保護客戶隱私,劃分數據安全等級,明確訪問和拷貝等權限,監控訪問和拷貝等行為,完善數據安全技術,定期審計數據安全。保證安全地開放數據服務在數據流通的1.0階段,數據往往通過數據包的形式進行交換,即通過數據交易平臺來交易數據所有權,但缺少清晰的行業法規,易導致用戶隱私泄露以及被使用方二次使用或濫用。在數據2.0階段,以明文API接口為載體,即預先按照固定的形式來加工單方的數據,以API形式輸出,在用戶發出數據請求后自動調用反饋數據結果給用戶。而在數據3.0階段,數據以可信流通服務的形式進行,雖然數據本質上不能安全流通,數據需要保護與隔離,但是數據價值可以流通,可基于聯合計算與分析,讓數據產生價值。用戶可以直接通過協議或算法來使用數據,數據可用不可見,數據服務形式多樣化。
數據要素市場的技術架構設計數據要素市場的技術架構需自底向上進行規劃和設計,底層IaaS可建設云基礎設施,PaaS層通過構建大數據云平臺,并通過隔離、加密、權限、審計等功能為大數據平臺進行安全加固?;诖髷祿破脚_,企業可構建數據湖、共享區、可信區、沙箱區等各類租戶,同時關聯數據資產目錄,以統一數據要素的口徑。在可信租戶中,使用聯邦學習和可信計算技術來實現可信的數據分析,可以直接與第三方數據交互,使數據可用不可見。SaaS層可構建數據探索、對內/外的數據共享等上層應用。星環科技可信數據流通產品能力
星環科技基于多年來在大數據基礎軟件領域的深耕,可為用戶提供端到端的數據安全防護、數據安全治理、隱私保護與隱私計算技術,且可基于硬件安全防護的可信計算提供卓越的聯合建模能力,保障數據可用不可見。
數據安全防護與治理方面,星環科技數據安全管理平臺Defensor可提供企業數據應用架構以全局的數據安全防護策略。生產側數據平臺或數據庫通過 Defesnor 對數據進行分類分級,并盤點出企業敏感資產,生成分類分級清單、個人資產清單、行業重要數據清單等,基于分類分級清單,生成必要的數據安全防護策略;在數據傳輸過程中,基于星環科技 Quark 數據庫網關,提供 SQL 查詢的動態脫敏,基于 Midgard API 網關,為 API 訪問提供動態脫敏,基于星環科技關系型分析引擎 Inceptor 分布式脫敏引擎,提供靜態脫敏能力;同時,將相關鏈路日志進入大數據平臺安全審計軟件 Audit 監測,從而做到泄敏事件的監控與告警。隱私保護技術方面,星環分布式隱私計算平臺Sophon P2C集多方安全計算、聯邦學習等多種功能,為隱私計算提供完整的解決方案,以隱私保護為前提,解決了跨組織協作時無法安全利用各方數據的困境。平臺提供多種開箱即用的工具,方便用戶在隱私場景下進行數據處理、分析、特征工程等工作,并快速建立機AI模型。加密網絡通信模塊負責節點間大量多批次加密信息的傳輸,多種加密安全手段和優異的通信架構,確保平臺在大數據量下也能獲得卓越的性能。
隱私計算技術,正在為數據價值的釋放創造更多機會
星環科技的隱私計算技術已落地如數據流通、政務民生、金融營銷等垂直業務場景,為跨企業數據協作提供安全可信的平臺支持。在政務民生場景,Sophon P2C通過縱向聯邦學習聯合居民用電數據與用水數據,生成群租房預測名單。在聯合建模過程中,全程明文數據不出,有效保護了居民用水用電的數據隱私信息。聯合訓練模型比本地單獨用電數據訓練的模型AUC提升10%以上,賦能政務決策高效的處理分析能力,為政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隱患,打造和諧、安全、美麗的生活環境作出了突出貢獻,為政務決策、民生建設發揮信息化支撐保障作用。在精準營銷場景,通過縱向聯邦學習,車企安全引入了多方數據,豐富用戶特征維度,對用戶行為進行統計分析。在聯合建模過程中,全程明文數據不出本地,有效保護了車企與支付機構的數據隱私信息。此外,在挖掘目標用戶,并對用戶意向進行精準觸達,節約推廣成本的同時,有效提升了廣告轉化率,擺脫傳統廣告投放模式的高成本束縛,使低成本快速增長成為可能。該案例樣本量高達1億2000萬,指標維度近千個。
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