金融数据 隐私计算
Sophon P²C是一款分布式隐私计算平台,集隐私计算、加密网络通信等多种功能,为多方安全建模提供完整的解决方案。以隐私保护为前提,Sophon P²C解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台提供多种开箱即用的工具,方便用户在联邦框架下进行数据处理、分析、特征工程等工作,并快速建立机器学习和深度学习模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息的传输,多种加密安全手段和优异的通信架构,确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。Sophon P²C的多种联邦学习算法适用于各类垂直业务场景,为跨企业AI协作提供安全可靠的平台支持。
Sophon P²C是一款分布式隐私计算平台,集隐私查询、隐私计算、加密通信等多种功能,能够为多方安全建模提供完整的解决方案。其以隐私保护为前提,能够帮助用户解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。
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隐私计算 金融
隐私计算在金融行业的应用正日益深入,为金融机构带来了诸多优势和创新机遇。以下是隐私计算在金融领域的一些主要应用场景和技术:应用场景联合风控:隐私计算技术可以帮助金融机构整合内外部数据资源进行风控预测,识别信用等级,降低多头信贷和欺诈风险。通过跨行业的数据联合建模,金融机构可以更有效地评估信贷风险,提高风控效果。精准营销:在金融营销中,隐私计算允许金融机构合规地调用外部数据,从而结合内外部数据进行精准营销,提升客户转化率。例如,通过联邦学习模型,某大型股份制银行在个人信贷营销中实现了显著的转化率提升。反洗钱与反欺诈:隐私计算技术能够提高金融机构的反洗钱和反欺诈能力,通过安全的数据共享和分析保护用户的敏感信息,同时提高评估的准确性。技术路径隐私计算技术在金融行业的应用主要依赖于以下几种技术:多方安全计算(MPC):允许多个参与方在不暴露各自数据的情况下进行联合计算。联邦学习:在保护数据隐私的前提下,允许不同的数据持有者共同训练模型。可信执行环境(TEE):为敏感数据提供安全的计算环境,确保数据在处理过程中的安全性。法规与合规随着金融行业对数据隐私保护的重视,隐私计算技术的应用也受到越来越严格的合规性要求。金融机构需要在满足法律法规的前提下,利用隐私计算技术实现数据的安全流通和使用。

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金融行业隐私计算
隐私计算在金融行业具有极其重要的地位和广泛的应用前景。应用场景信贷风控联合建模:金融机构之间可以通过联邦学习等隐私计算技术,在不共享敏感数据的情况下,联合建立信贷风险评估模型。数据查询与验证:在信贷审批过程中,金融机构需要查询外部数据源来获取客户的更多信息,如征信报告、税务记录等。隐私计算技术可确保在查询和验证这些数据时,客户的隐私信息不被泄露,同时保证数据的真实性和完整性。精准营销客户画像构建:金融机构通过多方安全计算等技术,与其他企业合作构建更全面的客户画像。营销效果评估:在营销活动中,隐私计算可用于评估不同营销渠道和策略的效果。通过对客户反馈数据的加密分析,金融机构可以了解客户对不同营销活动的响应情况,而不会泄露客户的隐私信息,从而优化营销方案。金融监管数据报送与共享:金融机构需要向监管部门报送大量的业务数据,隐私计算技术可确保数据在报送过程中的安全和隐私保护。同时,监管部门之间也可以通过隐私计算实现数据共享,提高监管效率和协同监管能力。风险监测与预警:利用隐私计算技术,监管部门可以在不直接获取金融机构敏感数据的情况下,对金融市场的风险进行实时监测和预警。例如,通过多方安全计算

近日,零壹财经•零壹智库发布国内首个系统研究隐私计算在金融领域应用的报告——《开启新纪元:隐私计算在金融领域应用发展报告(2021)》,星环科技荣登隐私计算厂商图谱,并成为国内唯一一家拥有大数据背景的入选企业。此次报告由零壹财经·零壹智库作为研究机构,由中国科技体制改革委员会数字经济发展研究小组、深圳市信用促进会、横琴数链数字金融研究院联合发布,旨在遴选出一批具有代表性的隐私计算厂商,树立引领等。一旦大数据平台宕机,组织中诸多核心业务将无法开展,造成的损失不可估量。作为大数据和人工智能基础软件平台供应商,星环科技一直非常重视企业用户的数据安全问题。今年3月,星环科技发布了隐私计算和联邦学习技术,可以保障数据在加密状态下被采集、传输、存储、计算、共享和流通,中间的数据不会被攻击和被泄露。星环科技的联邦学习平台SophonP²C拥有隐私计算、加密网络通信等多种功能,为多方安全建模提供完整的解决方案。以隐私保护为前提,SophonP²C从根本上解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境,真正实现了“原始数据不流通,分析模型流通”。星环科技隐私计算平台SophonP²C架构图安全性方面

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隐私计算场景
前提下进行联合画像和产品推荐,以及在不泄露客户已有贷款数额、黑名单等信息的前提下评估客户信用情况,降低违约风险。联合反洗钱:隐私计算技术可以帮助金融机构在不共享客户数据的情况下进行反洗钱合作。智能营销、智能风控、智能管理:隐私计算在金融领域还涉及到智能营销、智能风控、智能管理等多个方面。政务行业:数据共享与开放:隐私计算在政务领域的应用包括政务数据共享和数据开放,如使用公共数据平台进行数据共享。群隐私计算技术的应用场景非常广泛,涵盖了金融、政务、医疗、通信、互联网等多个行业。以下是一些具体的应用场景:金融行业:风控与营销:隐私计算技术可以用于金融行业的获客和风控,例如在不泄露客户个人信息的租房识别系统:南京市应用隐私计算技术建立了群租房识别系统。政府数据开放共享渠道:中山市应用隐私计算打造了政府数据开放共享的统一渠道。医疗行业:数据共享流通:隐私计算在医疗行业的应用包括跨医疗机构之间的数据共享流通,以及医疗开放数据与政企等单位数据的融合应用。基因组学分析、群体遗传学分析:隐私计算技术在医疗领域主要用于基因组学分析、群体遗传学分析等医学研究、药物研发、辅助诊疗和疫情防控等方面。通信行业

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数据隐私计算
原始数据的前提下,实现数据的分析计算和价值挖掘。应用场景:隐私计算技术可以为各参与方提供安全的合作模式,在确保数据合规使用的情况下,实现数据共享和数据价值挖掘,有着广泛的应用前景。应用场景包括金融行业数据隐私计算是一种在保护数据隐私的前提下,对数据进行分析和计算的技术。数据隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法。它涉及在处理视频、音频、图像、图形、文字、数值、泛在网络行为信息流等(如联合风控、联合营销)、医疗领域(如基因组学分析、临床医学研究)、政务领域(如政务数字化、中小微企业融资)以及新兴场景(如物流运输、公共安全、智慧能源和数据交易所等)。技术特点:隐私计算的主要特点包括信息时,对所涉及的隐私信息进行描述、度量、评价和融合等操作。隐私计算涵盖了信息搜集者、发布者和使用者在信息产生、感知、发布、传播、存储、处理、使用、销毁等全生命周期过程的所有计算操作,并包含支持海量用户、高并发、高效能隐私保护的系统设计理论与架构。主要技术手段:隐私计算的主要技术手段包括多方安全计算(MPC)、联邦学习、可信执行环境(TEE)、同态加密、零知识证明、差分隐私等。这些技术能够在不暴露

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联邦计算与隐私计算
,得到联合训练后的模型。联邦计算应用于数据大规模分布式场景,例如金融风控、医疗诊疗、智慧城市等多个领域。隐私计算则是一种在不将原始数据暴露的前提下,基于加密计算实现对数据的计算、查询或分析。隐私计算中的联邦计算和隐私计算都是在保护数据隐私的前提下进行数据计算或模型训练的技术手段。联邦计算指的是在不泄露原始数据隐私的前提下,将各方的数据集合并在一起进行计算或模型训练。与传统的数据集中式计算方案相比,联邦计算更加注重数据隐私保护和数据的去中心。联邦计算的基本流程是:通过密码学手段保证各方之间的数据隐私;将各个参与方提供的数据在本地预处理,提取特征,然后在各方之间进行模型参数更新;后汇总模型参数数据能够在加密状态下保存、传输、计算和输出,用户在享受计算结果的同时,也可以享受到数据隐私保护。在隐私计算中,数据拥有者将原始数据进行加密,形成密文。在密文的基础上,进行加密计算,得到密文结果。之后,密文结果才被解密,得到终的结果。通过加密计算,私计算实现了用户数据的隐私保护和数据共享的矛盾的平衡。联邦计算更加注重在各方之间进行数据合并时对数据隐私的保护,强调去中心化,在各方的数据安全和隐私保护保证

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联邦隐私计算
联邦隐私计算通常指联邦学习与隐私计算技术相结合。基本原理数据不出本地:参与方在本地拥有各自的数据,在联合训练模型或进行数据处理时,数据始终不离开本地设备或数据中心,避免了数据的直接共享。加密参数交互正确的计算结果,防止单点数据泄露。差分隐私:通过在数据处理或模型训练过程中添加适量的随机噪声,使得处理后的结果对于数据集中任何单个记录的存在或缺失不敏感,在保护个体隐私的同时提供有价值的统计信息。应用可以利用联邦隐私计算技术,在保护患者隐私的情况下,联合进行疾病诊断模型的训练、药物研发等工作,促进医疗数据的共享和利用。工业领域:在供应链上下游企业之间,可通过联邦隐私计算实现数据共享和协同分析,如需求预测、质量控制、生产优化等,提高产业链的协同效率和竞争力。:通过加密技术对模型参数进行加密处理后在参与方之间进行传输和交换。各方利用本地数据对加密后的参数进行计算和更新,并将更新后的加密参数再返回给其他参与方。主要技术同态加密:允许在密文上直接进行特定类型的计算,计算结果解密后与在明文上进行相同计算的结果相同,确保数据在加密状态下进行处理和分析。秘密共享:将数据或计算结果分割成多个份额,分发给不同的参与方,只有当足够数量的参与方合作时才能恢复出原始数据或

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什么是隐私计算?
数据资源,隐私计算技术能够在严格的个人信息监管下,实现数据的合规利用。同时,在防范化解金融风险和金融支持实体经济的过程中,隐私计算也展现出了其独特的价值。它能够帮助金融机构在保护客户隐私的前提下,进行风险评估和信贷决策,从而提高金融服务的效率和安全性。此外,隐私计算技术还在医疗、交通、政务等多个领域得到了广泛应用。在医疗领域,隐私计算技术可以帮助医疗机构实现患者数据的共享和分析,从而提升医疗服务的在数字化时代,数据已成为驱动社会发展的核心要素,而如何在保护个人隐私的同时实现数据的有效利用,则成为了一个亟待解决的问题。隐私计算(Privacy-preservingComputation)应运而生。隐私计算的核心目标是实现数据的共享、互通、计算、建模,同时确保数据的安全性和隐私性。隐私计算允许多个数据拥有者在不暴露数据本身的前提下,共同利用这些数据,从而产生超越各自数据本身的价值。这一过程的实现,不仅保护了用户的隐私权益,也确保了数据计算的真实性和有效性。隐私计算是一个复杂而多样的技术体系,它融合了硬件、密码学、分布式机器学习等多种底层技术。其中,多方安全计算、联邦学习、可信执行环境
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