隐私计算-隐私求交

隐私求交：解锁数据融合新姿势，隐私保护不掉线！

隐私计算浪潮下，隐私求交是什么？

在数字化时代，数据已然成为推动经济发展和创新的关键生产要素。但随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的逐步出台实施，数据隐私保护成为重要共识 ，如何在保障数据隐私安全的前提下，实现数据的流通与价值挖掘，成为了亟待解决的问题。隐私计算技术的出现，为这一难题提供了有效的解决方案。它能够在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算，达到对数据 “可用、不可见” 的目的 ，在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放。

而隐私求交（Private Set Intersection，简称 PSI），作为隐私计算领域中的一项关键技术，正逐渐崭露头角。简单来说，隐私求交是指在多个参与方各自持有隐私数据的情况下，通过特定的协议和算法，在不泄露除交集外任何信息的前提下，求出所有数据的交集。例如，在社交网络中，两个用户希望找到他们之间的共同好友，而不想分享他们完整的好友列表；又或者在市场调研中，两个公司希望比较他们的客户数据库中的共同客户，以了解他们之间的重叠，这些场景都可以借助隐私求交技术来实现。

隐私求交应用场景

金融领域：风险防控的隐形护盾

在金融领域，风险防控是至关重要的环节。隐私求交技术就像是一位隐形的护盾，为金融机构的风险防控工作提供了强有力的支持 。

以信贷审批为例，银行在审批贷款时，需要综合评估借款人的信用状况、还款能力等多方面因素。然而，银行自身所掌握的数据往往有限，难以全面了解借款人的真实情况。此时，银行可以与其他金融机构、征信机构等进行数据合作，通过隐私求交技术，在不泄露客户敏感信息的前提下，获取借款人在其他机构的信用记录、贷款情况等数据，从而更准确地评估借款人的风险水平，做出合理的信贷决策 。

再比如，在反洗钱领域，金融机构需要及时识别和防范洗钱等违法犯罪活动。通过隐私求交技术，不同金融机构可以共享客户的交易数据，找出异常交易模式和资金流动轨迹，从而有效预防和打击洗钱行为。兴业银行就探索利用隐私计算技术，综合应用隐私求交、隐匿查询等多方安全计算技术，保障各法人实体只获取所辖客户范围内风险信息，分别完成了与两家控股子公司的反洗钱客户名单信息的合规共享，提升反洗钱工作准确性，实现集团内风险联防联控。

医疗行业：科研与隐私的平衡木

在医疗行业，医疗数据对于医学研究和疾病治疗具有极高的价值。但这些数据往往包含患者的个人隐私信息，如姓名、身份证号、病历等，一旦泄露，将对患者的权益造成严重损害 。隐私求交技术的出现，为医疗数据的共享和利用提供了一种安全可靠的解决方案，就像在科研与隐私之间搭建了一座平衡木。

在疾病研究中，科研人员需要收集大量患者的病例数据、基因数据等，以寻找疾病的发病机制、治疗方法和药物研发线索。通过隐私求交技术，不同医疗机构可以在不暴露患者具体身份信息的情况下，将各自的患者数据进行交集计算，筛选出符合研究条件的患者数据，为科研工作提供有力的数据支持。据报道，国家卫健委利用联邦学习技术搭建了一个隐私保护的医学科研平台，各医学科研机构可以在平台上不断丰富自己的模型，同时保护各自数据的隐私，助力医疗科研的发展。

此外，隐私求交技术还可以用于医疗数据的质量控制和验证。例如，医疗机构可以通过与其他机构的数据进行求交，检查患者数据的一致性和准确性，及时发现和纠正数据中的错误和偏差，提高医疗数据的质量。

营销行业：精准触达的幕后功臣

在营销行业，精准触达目标客户是企业提高营销效果和转化率的关键。隐私求交技术则像是一位幕后功臣，在保护用户隐私的同时，帮助企业实现精准营销。

企业在进行营销活动时，通常需要了解目标客户的兴趣爱好、消费习惯等信息，以便制定针对性的营销策略。然而，这些信息往往分散在不同的数据源中，如社交媒体平台、电商平台、线下门店等。通过隐私求交技术，企业可以与这些数据源进行合作，在不获取用户原始数据的情况下，找出与自己目标客户群体相匹配的用户，从而实现精准营销。比如，一家化妆品公司希望针对年轻女性用户推广新产品，它可以通过隐私求交技术，与社交媒体平台合作，找到在平台上关注美妆、时尚等话题的年轻女性用户，然后向这些用户推送产品信息和广告，提高营销的精准度和效果 。

同时，隐私求交技术还可以帮助企业进行市场调研和竞品分析。企业可以通过与其他企业的数据进行求交，了解市场上的潜在客户群体、竞争对手的客户分布等信息，为企业的市场决策提供参考依据。

隐私求交未来蓝图展望

展望未来，随着数字化进程的不断加速，数据的价值将愈发凸显，隐私求交作为隐私计算领域的关键技术，也将迎来更加广阔的发展空间和应用前景 。

在数据经济的大舞台上，隐私求交有望成为推动数据流通与合作的重要桥梁。它将打破数据孤岛，促进不同行业、不同机构之间的数据共享与协同，释放出数据的巨大潜力。比如，在智慧城市建设中，通过隐私求交技术，城市规划部门、交通管理部门、环保部门等可以在不泄露各自敏感数据的前提下，共享城市运行数据，共同分析城市发展趋势，优化城市资源配置，提升城市治理水平 。

在人工智能领域，隐私求交还将为机器学习和深度学习提供更加丰富的数据来源。在训练模型时，不同的数据拥有者可以利用隐私求交技术，将各自的数据进行安全融合，为模型提供更多的训练样本，从而提高模型的准确性和泛化能力 。以自动驾驶为例，汽车制造商、科研机构、交通管理部门等可以通过隐私求交技术，共享车辆行驶数据、路况数据、交通规则数据等，共同训练自动驾驶模型，推动自动驾驶技术的快速发展 。

此外，随着物联网、5G 等新兴技术的普及，数据的产生和传输速度将大幅提升，隐私求交技术也将面临更多的机遇和挑战。它将在保障物联网设备数据安全、实现 5G 网络下的数据高效流通等方面发挥重要作用 。可以预见，在未来的数字世界中，隐私求交将无处不在，成为我们保护数据隐私、挖掘数据价值的得力助手 。