中國電子銀行網訊 7月9日，由中國金融認證中心（CFCA）、中國電子銀行聯合宣傳年主辦的“聚合新生態 · 共享新安全——2021數字化轉型生態大會”隆重召開。包括主管部門領導、銀行與相關企業高管在內的近500位行業專家齊聚廈門，共商數字化轉型中的安全、合作、開放、創新等重要議題。備受矚目的“CFCA開放生態戰略”同期重磅發布。

藍象智聯首席架構師  王超

藍象智聯首席架構師王超出席本次論壇，并在金融科技創新“人氣挑戰賽”環節，分享“基于隱私計算的實時數據共享平臺”。

近年來，數據安全話題備受關注，如何解決數據在不被泄露的情況下能夠完成安全共享也是銀行業一直是思考的話題，基于隱私計算的實時數據共享平臺的的秘密分享和不經意傳輸兩大亮點在有效保護數據安全的同時，實現數據的共享和利用，為銀行數字化轉型帶來質的提升。

以下為王超的案例分享文字實錄：

王超：大家下午好！我是來自藍象智聯首席架構師王超。今天非常高興能夠有這個機會和大家做一個簡短的交流，我今天分享的題目是基于隱私計算的實時數據共享平臺。

我先簡單介紹一下隱私計算的背景，可能這個概念大家還比較陌生。隱私計算是在解決數據在不被泄露的情況下，能夠實現數據安全共享的一套解決方案，所以它在數據流通和分享的領域以及成為了非?；A、非常硬核的技術。

從國家政策上來看，一是國家政策在積極推動數據要素的市場化，希望將數據作為生產要素加入到市場分配之中，激活數據市場的流通。二是人行近期也發文，希望通過使用隱私計算發揮金融行業的數據潛能。

從另外一個方面來講，在數據流通過程中，一定會面臨一個問題，就是個人隱私保護問題，國家也出臺了相應的法律，這中間包括個《人信息安全保護法》和《數據安全法》，這兩部法律都是在強調安全和發展中如何去平衡。技術上我們就要提出一項技術，隱私計算技術是讓“數據可用不見”的技術，正好是能夠去化解這個矛盾?，F在看來，隱私計算技術已經成為當下非常重要的發展趨勢。

我簡單介紹一下隱私計算技術是如何實現數據安全流通的，要做到數據的安全，首先我們保證數據不出庫，在各個數據方內部，部署隱私計算的節點，在數據方之間，通過密碼學的技術，建立起一個數據安全流通的橋梁。隱私計算技術包括了多方安全計算，它的特點是保證敏感數據不出庫而且可計算，在這個基礎上我們建立了聯邦學習，它的特點是數據不動，計算動，通過這樣的方式，能夠在多方之間構建聯合的模型。最后可以結合區塊鏈技術，區塊鏈技術可以記錄整個隱私計算過程，使其是一個可證明的安全過程。

隱私計算包含很多密碼學的技術，那它是如何實現多方在互補信任的情況下，安全的協同完成計算的呢？我這邊簡單會介紹兩個多方安全計算協議，第一個是秘密分享，第二個是不經意傳輸。

秘密分享實際上是一種將我們要傳輸的信息進行碎片化，將碎片信息分享出去，碎片信息是沒有辦法還原出原始信息的，但是可以用于計算。我舉一個例子，假如說我們今天要統計在場各位所有人的平均工資，這個話題一說就比較敏感，因為涉及到每個人的個人隱私，如果在不觸犯這個隱私的情況下，改如何去做呢? 我們可以這樣做，我們每個人將自己的工資寫成兩個數字，這兩個數字可以是正數也可以是負數，但這兩個數字的和正好是我們工資就好了，將這兩個數字寫在不同的紙條上分別給不同的人進行統計，負責統計的人，將所有收集到的數字匯總起來，就可以得到我們工資的總和，除以在場人數就可以計算出平均工資，這個是非常簡單而且巧妙的解決辦法，很輕松的就解決了我們隱私保護的問題。

另外一個就是不經意傳輸，是通過密鑰選取的方式，能夠保護在數據查詢過程中，被查詢方不知道被查詢的具體內容，而且數據也沒出庫，最終完成協同的計算。

比如今天要去某家銀行申請一筆貸款，銀行想明確我是否存在短時多投的風險，那如何做呢，首先銀行拿到我的信息可以經過秘密分享的方式，到其他的成員行查詢。所有成員行并不知道查了誰的信息，最終查詢方會只會得出一個查詢結果，就是我是否存在短時多頭的風險，整個過程不泄露個人隱私任何成員行沒有數據出庫，他們也不知道查了誰的信息，這就是雙盲策略。

因為時間有限，其他的多方安全計算協議我就不展開介紹。

不經意傳輸可以用于短時多頭的風險防控，在去年7月份銀聯和新網銀行牽頭共同組建了實時風控的聯盟平臺，藍象智聯提供了這個平臺的隱私計算技術。這個聯盟平臺實現了實時多頭信息的共享，還可以實現額度的共享和實時貸款余額的共享，這些事情放在以前都是沒有辦法完成的，有了隱私計算的技術，得以實現?，F在已經有很多家機構在上面運行了，包括現在每天都有很多客戶在上面運行。

各個成員行為了保護自身的商業和業務上的信息，實際上在之前是不太敢開放數據的，但是如果有了隱私計算之后，這些顧慮就被打消了，因為沒有泄露任何商業上的信息，所以這個聯盟會形成一個自激勵的聯盟，每個成員行也在聯盟上獲取價值的時候，也在為聯盟貢獻自己的價值，會形成一個聯防，自激勵的聯盟網絡。

我們構建這個平臺的時候，提煉了一套架構理念，叫做“數據流和管控流分離”，數據流是指各個成員行之間可以自行完成計算，隱私計算技術因為會面臨大量的計算和大量的網絡IO，用分布式的數據流，首先可以讓整個網絡變得更加的穩定，少一個節點不工作了，也可以接續運行，不影響整個網絡的穩定性。二是可以變得更加的安全，因為數據沒有匯集，也不會有匯集數據的問題。三是可以有效的緩解中心節點的數據計算和網絡IO的壓力。另外管控流的中心化也有很多好處，我們將一些風控和運營的策略、成員行管理納入管控流，可以通過區塊鏈做一些存證，中心化的管控肯定比分布式的網絡管控要更加方便。

目前，這個平臺已經是國內最大的基于隱私計算實現的商業化落地場景。藍象之前就有豐富的金融行業背景，所以我們在解決這個場景的時候也意識到這個平臺在金融行業中的重要性，因此提出幾個關鍵平臺能力：高安全、高性能、高可用、高精度和易用性。

高安全，因為藍象本身就是做安全的，有安全的基因，我們從密碼學開始構建整個安全體系，到算法的安全，數據的安全，應用的安全，網絡的安全。

高性能，我們能夠將隱私計算控制在200毫秒之內，這完全能夠滿足一個實際商業場景的應用。

高可用，至少做到“三個9”。

高精度，做到模型不失真，控制在1%以內。

基于隱私計算技術藍象有兩個重要的產品，第一個是一站式的聯邦學習建模平臺 Cube。另外一個是多方安全計算平臺Edge，像我們剛才介紹的短時多頭聯盟都就是基于多方安全計算技術構建的。

我們構建的這個平臺，實際上它只是一個開始，僅僅是在金融行業內部的一個應用。接下來我們會引入大量金融行業之外的數據和合作伙伴，我們現在正在和運營商、政府和一些頭部的互聯網公司接洽，引入他們更多的數據。

有了基于隱私計算的技術，數據的持有方也會非常愿意把數據的價值釋放出來，之前主要是出于安全的考慮，無法釋放數據價值。通過引入更多的數據提供方，我們可以更好的服務金融場景，比如服務于反欺詐，精準營銷，信用風險評估等場景。今天前面有很多的專家和老師都分享了如何營銷的案例，我相信這些營銷案例，很多都面臨外部數據如何引入的問題，其實這些場景真正要引入的，并不是數據本身，而是要引入數據價值，通過隱私計算，將外部的數據價值引入到金融的運用場景中去，去解決現在金融行業的一些痛點，不管是在風控還是在營銷，還是在信用風險評估，我相信，有了外部數據的加持，肯定會對金融行業的創新起到質變的效果。

我今天先講到這里。謝謝大家！

責任編輯：方杰