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当前,数据要素驱动的产业数字化存量扩张、数字产业化增量加速成为数字经济的必答题。作为数据安全流通领域最早的开拓者和落地项目最多的实践者,UCloud于今年9月采用了安全屋隐私数据安全流通技术,推出了“可信数据沙箱、安全多方计算、联邦学习” ” “三个隐私计算平台。
随着应用场景的深入,UCloud近期升级了金融行业隐私数据计算的多方安全计算产品,可广泛应用于金融行业的联合风控、联合统计、精准营销等场景。
无需可信第三方的多方隐私数据安全计算
安全多方计算(MPC:Secure Multi-Party Computation)是密码学的一个重要分支,旨在解决不信任参与者之间保护隐私数据和完成协同计算的问题。在计算执行过程中,参与方对本地数据有控制权,计算逻辑是公开的。参与者在不依赖第三方的情况下完成数据计算,无法从计算结果中推断出原始数据。
UCloud打造的安全多方计算平台是具有自主知识产权的企业级高性能分布式隐私计算平台。通过数据隐私保护技术与数据流通管理流程相结合,平台具有分布式、易应用、可扩展性强、监管友好等特点,从而形成数据管理权限、安全分布式加密、安全加密数据库和云端安全保护和其他综合安全机制;保证隐私计算各方的数据不离开本地,做到“可计算不可见,可用不可见”。
专注金融风控、统计、营销等应用场景
金融行业的数字化主要体现在“智能风控、智能营销、智能投研、智能监管”等多项智能服务的应用。上述数字化创新应用的实现离不开用户大数据的支持,但用户行为数据和场景数据往往掌握在第三方平台手中。重点。
场景一:联合风控
随着银行、保险和证券行业在线业务比例的不断提高,金融欺诈已经渗透到在线应用、交易、营销等环节,欺诈手段越来越难以防范。鉴于单源数据构建的反欺诈模型效果不佳,机构反欺诈合作意愿强烈,但在具体合作过程中,往往担心用户隐私数据和机构的商业秘密会被泄露,造成重大不利影响。.
通过UCloud安全多方计算平台的接入,金融机构可以利用多维数据建立联合金融反欺诈模型。接入平台后,利用同态加密、秘密共享、无意传输等技术对加密数据进行计算分析,获得最佳信用评分结果,大大提高工作效率。
场景二:联合统计
大型金融集团需要与其分支机构合作,对企业/自然人的用户行为特征进行统计分析,实现数据资产的整合和优化。但是,在联合统计的场景下,集团分支机构之间的数据聚合也存在数据泄露的可能。
通过接入UCloud安全多方计算平台,金融机构利用秘密共享技术对完整数据进行拆分,部分数据保存在本地;另一部分数据用于联合统计,采用代数混淆技术,对特征数据进行随机数混淆,保证特征值不泄露,从而实现集团各分支的数据整合,但不揭示身份数据和特征数据。
场景二:联合统计
大型金融集团需要与其分支机构合作,对企业/自然人的用户行为特征进行统计分析,实现数据资产的整合和优化。但是,在联合统计的场景下,集团分支机构之间的数据聚合也存在数据泄露的可能。
通过接入UCloud安全多方计算平台,金融机构利用秘密共享技术对完整数据进行拆分,部分数据保存在本地;另一部分数据用于联合统计,采用代数混淆技术,对特征数据进行随机数混淆,保证特征值不泄露,从而实现集团各分支的数据整合,但不揭示身份数据和特征数据。
打造“普惠金融”、“互惠宝”等典型落地样本
UCloud安全屋平台可以桥接金融机构和数据服务商,保障各方数据安全和业务安全,实现多方数据融合,在一系列数据安全政策下保障金融机构业务发展。与多家金融机构和政府部门合作。达成合作。
2019年12月,上海大数据普惠金融应用正式上线。UCloud依托安全屋数据安全流通技术,为应用上线提供全方位的技术支持。上海普惠金融大数据应用依托“一站式服务”平台,政府相关部门开通企业登记、居民社保缴费、住房公积金、纳税、行政处罚和司法程序。公开数据在缓解银政企信息不对称,提高本市中小微企业融资便利性和可得性方面取得了积极成效。到现在2021年4月,上海惠民保险“沪惠宝”上线。UCloud优科德安全屋作为上海市公共数据开放平台技术服务商,为“互惠宝”提供技术支持,让申请人投保所需的医保数据,自动快速完成数据计算,并反馈结果对用户,如“是否参加上海社保、是否有大病参保”等,通过多维数据的交叉计算,确认用户是否参加了上海保险的资格汇宝的数据最终输出给保险公司,真正涉及个人隐私的原始数据与保险公司完全隔离。
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