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全国一体化算力网应用优秀案例集之十八 | 基于算力、数据与算法一体的跨主体数据多方安全计算实践

日期:2024-09-26

隐私计算技术推动了金融行业数据融合创新,探索出合规框架下业务增长的新路径,但现阶段仍面临大规模数据计算效率低、计算性能不足等问题。成渝枢纽节点重庆数据中心集群马上消费数据中心,通过算力加速和可信一体机软硬件结合方式,构筑集算力、数据与算法于一体的多方安全计算平台,实现数据安全聚合和协同计算,有效提升金融消费数据共享效率和数据流通安全。

一是构建多方数据安全融合方案。利用隐私计算技术对分散部署的海量数据和算力资源进行聚合计算,在原始数据不出域前提下,规范开展数据共享,已应用于智能营销、智能风控、黑产打击等联合场景,解决计算性能不足、多方数据融合难等问题。

二是创新多技术融合自研算法。自主研发涵盖密码学、隐私保护联合建模和可信硬件等多种技术融合方案,解决多方数据挖掘场景中的计算性能和效率问题,实现分钟级的亿级样本求交。

三是实现全生命周期安全防护。通过计算前关键字段保护、数据资产加密存储,计算中算法、协议、通信和参数计算安全保护,计算后数据存证、应用授权、流程审计等安全保护手段,保障数据共享交换安全可信。

多方安全计算实践在智能营销、智能风控、黑产打击联合场景中成效明显。在智能营销方面,支撑每年超1亿笔交易量,同等广告投放次数下客户转化率提升1%。在智能风控方面,支撑10余家数据源接入,接收预警指令1484万条,核查劝阻7.5万人次。在黑产打击方面,导入疑似黑灰数据10万余条,发现黑产线索1000余条,联合多省警方受理案件59起。

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