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    隱私計(jì)算的應(yīng)用研究與趨勢(shì)展望

    2022-07-07 05:09:24高鵬飛
    金卡生活 2022年7期
    關(guān)鍵詞:聯(lián)邦數(shù)據(jù)安全

    近幾年,數(shù)據(jù)要素重要性日益凸顯,數(shù)據(jù)安全、信息保護(hù)備受重視,若希望在保護(hù)好信息安全的前提下,更好地使用數(shù)據(jù),需要借助一定的技術(shù)手段。因此,隱私計(jì)算領(lǐng)域成為技術(shù)熱點(diǎn)。本期專題,《金卡生活》從隱私計(jì)算技術(shù)的發(fā)展背景切人,在梳理了主要技術(shù)分類基礎(chǔ)上,深挖典型合作場(chǎng)景及重點(diǎn)研究方向,展望隱私計(jì)算的發(fā)展趨勢(shì)。

    隱私計(jì)算的發(fā)展背景

    數(shù)據(jù)要素流通受制于隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全要求。進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代以來,數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素,在社會(huì)經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮著越來越重要的作用。金融產(chǎn)業(yè)尤其是支付產(chǎn)業(yè)歷來就具有數(shù)字基因,近幾年隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人T智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在支付產(chǎn)業(yè)的廣泛普及和應(yīng)用,其數(shù)據(jù)密集型的特征愈發(fā)凸顯,與此同時(shí),機(jī)構(gòu)、商戶、用戶三方對(duì)數(shù)據(jù)服務(wù)的需求越來越多,要求也越來越高。

    全面用好數(shù)據(jù)要素,充分挖掘數(shù)據(jù)要素價(jià)值紅利,是支付產(chǎn)業(yè)乃至各行各業(yè)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型發(fā)展的必然要求。由于數(shù)據(jù)本身具有敏感性、隱私性,因此,在采集、存儲(chǔ)、傳輸、挖掘、使用數(shù)據(jù)的過程中,都面臨著數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn),這就造成了“主觀上想用客觀上用不起來”的矛盾。在滿足隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全的前提下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素流通也就成為困擾金融機(jī)構(gòu)對(duì)外合作的難題。

    數(shù)據(jù)孤島的形成,一方面受政策、技術(shù)、觀念的影響,不同機(jī)構(gòu)、系統(tǒng)乃至不同行業(yè)之間數(shù)據(jù)開放程度較低,導(dǎo)致了數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)不暢。另一方面,數(shù)據(jù)在應(yīng)用過程中,安全問題突出,數(shù)據(jù)應(yīng)用普及后,隨之而來的數(shù)據(jù)販用、濫用、違規(guī)交易甚至黑客攻擊等風(fēng)險(xiǎn)事件屢見不鮮。國際上重大信息泄露事件也時(shí)有發(fā)生,如:2018年劍橋分析公司獲取了Facebook(臉書)的用戶數(shù)據(jù),影響了近8700萬位用戶的數(shù)據(jù)安全;2019年Capital One(Capital One Financial Corporation,美國第一資本投資國際集團(tuán))客戶信息泄露,影響了約1億位用戶。國內(nèi)也有相關(guān)案例。

    在數(shù)字化時(shí)代,數(shù)據(jù)安全和用戶隱私保護(hù)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。若仍然使用常規(guī)的加密手段,數(shù)據(jù)在交換過程中得不到特殊處理,數(shù)據(jù)安全、個(gè)人隱私將更難得到有效保障。若要在保障數(shù)據(jù)安全的前提下,依法依規(guī)地挖掘數(shù)據(jù)潛能,實(shí)現(xiàn)多方數(shù)據(jù)融合和流通,必然要借助技術(shù)的力量。

    在此背景下,隱私計(jì)算(Privacy Computing)就為數(shù)據(jù)隱私保護(hù)與多方數(shù)據(jù)的融合提供了技術(shù)支撐:其一,通過數(shù)據(jù)價(jià)值流通、原始數(shù)據(jù)不動(dòng)的方式來實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”;其二,通過對(duì)原始數(shù)據(jù)按用途、用量進(jìn)行授權(quán)使用,并保證在使用的過程中不泄露,或是在一個(gè)安全可信的執(zhí)行環(huán)境里,保障數(shù)據(jù)不出管理范圍,從而實(shí)現(xiàn)“可用并可控”;其三,將過程可追溯、身份信息信任等技術(shù)特性融入隱私計(jì)算方案里來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可以監(jiān)督、審計(jì),在安全可用的前提下實(shí)現(xiàn)“可控可計(jì)量”。

    簡(jiǎn)而言之,隱私計(jì)算是一種在不暴露原始數(shù)據(jù)的情況下,讓多方數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和模型訓(xùn)練的方法,是集合了計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、人工智能、密碼學(xué)、安全和可信計(jì)算等領(lǐng)域知識(shí)的復(fù)合型新技術(shù)。隱私計(jì)算的起源和發(fā)展都是以現(xiàn)代編碼學(xué)為主線,協(xié)同可信計(jì)算、人工智能等學(xué)科進(jìn)行融合發(fā)展和演進(jìn)。因此,隱私計(jì)算由兩個(gè)方面促其產(chǎn)生:一是數(shù)據(jù)要素的普及和應(yīng)用;二是數(shù)據(jù)隱私安全的高度重視。

    政策指向上促使隱私計(jì)算快速發(fā)展。無論是與數(shù)據(jù)要素相關(guān)的政策,還是與數(shù)據(jù)隱私安全保護(hù)相關(guān)的法律法規(guī),都對(duì)隱私計(jì)算發(fā)展有著重要影響。就國家層面的政策而言,2020年5月18日印發(fā)的《中共中央國務(wù)院關(guān)于新時(shí)代加快完善社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的意見》要求,“加快培育發(fā)展數(shù)據(jù)要素市場(chǎng),建立數(shù)據(jù)資源清單管理機(jī)制,完善數(shù)據(jù)權(quán)屬界定、開放共享、交易流通等標(biāo)準(zhǔn)和措施,發(fā)揮社會(huì)數(shù)據(jù)資源價(jià)值,推進(jìn)數(shù)字政府建設(shè),加強(qiáng)數(shù)據(jù)有序的共享,依法保護(hù)個(gè)人信息”;2022年1月6日,國務(wù)院辦公廳印發(fā)的《要素市場(chǎng)化配置綜合改革試點(diǎn)總體方案》明確提出,探索“原始數(shù)據(jù)不出域、數(shù)據(jù)可用不可見”的交易方式,探索建立數(shù)據(jù)用途和用量控制制度,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)使用“可控可計(jì)量”;2022年4月印發(fā)的《中共中央國務(wù)院關(guān)于加快建設(shè)全國統(tǒng)一大市場(chǎng)的意見》明確提出,“加快培育數(shù)據(jù)要素市場(chǎng),建立健全數(shù)據(jù)安全、權(quán)利保護(hù)、跨境傳輸管理、交易流通、開放共享、安全認(rèn)證等基礎(chǔ)制度和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,深入開展數(shù)據(jù)資源調(diào)查,推動(dòng)數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用?!?/p>

    此外,在地方上,上海、北京、海南、珠海、廣州、成都等地都出臺(tái)支持隱私計(jì)算應(yīng)用的數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用政策,明確指出要加強(qiáng)隱私計(jì)算在城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用??梢?,政策指向上呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)應(yīng)用與數(shù)據(jù)保護(hù)并重的要求,隱私計(jì)算技術(shù)的發(fā)展愈發(fā)迫切。

    促使隱私計(jì)算快速發(fā)展的另一個(gè)原因是相關(guān)法律法規(guī)的完善。從全球范圍來看,截至發(fā)稿,已有逾100個(gè)國家和地區(qū)制定了數(shù)據(jù)安全隱私保護(hù)方面的政策法規(guī),如:《歐盟基本權(quán)利憲章》將個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)作為基本權(quán)利;2018年5月25日,歐洲聯(lián)盟出臺(tái)《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》(GDPR),其中對(duì)數(shù)據(jù)主體的各項(xiàng)權(quán)利作了詳細(xì)規(guī)定;2021年美國通過了《統(tǒng)一個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)法> (UPDPA),為各州提供了數(shù)據(jù)隱私法案的模板。

    我國也正在不斷完善數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的相關(guān)制度法規(guī)。如:2021年9月正式實(shí)施《數(shù)據(jù)安全法》,主要目的是促進(jìn)數(shù)據(jù)開發(fā)和利用,強(qiáng)調(diào)堅(jiān)持安全與發(fā)展并重,并出臺(tái)支持?jǐn)?shù)據(jù)安全與發(fā)展的措施,建立了保障政務(wù)數(shù)據(jù)安全和推動(dòng)政務(wù)數(shù)據(jù)開放的制度措施;2021年11月1日開始實(shí)施的《個(gè)人信息保護(hù)法》,構(gòu)建了一個(gè)個(gè)人信息保護(hù)的框架,從整體上提高了對(duì)個(gè)人信息保護(hù)的標(biāo)準(zhǔn),指出個(gè)人信息處理需要明確合理的目的并以對(duì)個(gè)人權(quán)益影響最小的方式進(jìn)行;中國人民銀行也高度重視隱私計(jì)算技術(shù),在《金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃》(以下簡(jiǎn)稱“《規(guī)劃》”)中明確指出,要利用包括多方安全計(jì)算(Secure Multi-party Computation,以下簡(jiǎn)稱“MPC”)在內(nèi)的技術(shù)提升金融服務(wù)的安全性;全國金融標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)(以下簡(jiǎn)稱“金標(biāo)委”)也頒布了《多方安全計(jì)算金融應(yīng)用技術(shù)規(guī)范》;中國支付清算協(xié)會(huì)于2021年發(fā)布了團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)《多方安全計(jì)算金融應(yīng)用評(píng)估規(guī)范》;此外,我國工業(yè)和信息化部下屬的中國信息通信研究院(以下簡(jiǎn)稱“信通院”)這兩年也持續(xù)推出了一些隱私計(jì)算的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。AA77820F-3CD5-47CB-AEA0-15DC0D374DEB

    國內(nèi)隱私計(jì)算現(xiàn)狀。一方面,隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)步入數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)代,數(shù)據(jù)已經(jīng)融入居民的日常生活,數(shù)據(jù)服務(wù)嵌入社會(huì)的各個(gè)角落;另一方面,各領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)服務(wù)合規(guī)性要求越來越高。隱私計(jì)算已經(jīng)涉及政務(wù)、金融、運(yùn)營商服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、安防等多個(gè)領(lǐng)域。除了主流的金融機(jī)構(gòu)、商業(yè)銀行、檢測(cè)機(jī)構(gòu)外,一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也加入了隱私計(jì)算的領(lǐng)域,如:騰訊系的微眾銀行首先提出了“縱向聯(lián)邦”的概念,并且推出了面向工業(yè)應(yīng)用的聯(lián)邦開源學(xué)習(xí)平臺(tái)FATE;而阿里巴巴則以螞蟻集團(tuán)為代表,提出了共享智能以及隱私計(jì)算與區(qū)塊鏈相結(jié)合的方案;百度則是基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的數(shù)字產(chǎn)品和PaddlePaddle(飛漿)中的開源框架支持聯(lián)邦學(xué)習(xí)。除了以上提及的互聯(lián)網(wǎng)公司及其產(chǎn)品外,也有一批專注于隱私計(jì)算產(chǎn)品化的初創(chuàng)企業(yè)不斷涌現(xiàn)。諸多區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)安全、金融風(fēng)控、電信等領(lǐng)域的企業(yè)也紛紛投身于隱私計(jì)算技術(shù),并積極開拓相關(guān)市場(chǎng)。

    從國內(nèi)隱私計(jì)算發(fā)展現(xiàn)狀來看,2020年下半年起,業(yè)界對(duì)隱私計(jì)算的關(guān)注度急劇升溫,市場(chǎng)繁榮的同時(shí)也面臨競(jìng)爭(zhēng)加劇、生態(tài)碎片化的風(fēng)險(xiǎn)。

    其一,對(duì)隱私計(jì)算的需求正大量涌現(xiàn)。在當(dāng)前數(shù)據(jù)流通需求的切實(shí)推動(dòng)下,中國銀聯(lián)內(nèi)外提出了對(duì)聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)聯(lián)通技術(shù)的極大需求,如:中國銀聯(lián)總分子公司、外部的運(yùn)營商、行業(yè)龍頭企業(yè)都有應(yīng)用隱私計(jì)算技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合的需求;政府機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)局也有意通過隱私計(jì)算的方式建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)。

    其二,競(jìng)合加劇。關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的研發(fā),相關(guān)隱私計(jì)算平臺(tái)的構(gòu)建處于各方競(jìng)爭(zhēng)中。其中商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)牽頭制定隱私計(jì)算類的標(biāo)準(zhǔn);平臺(tái)性企業(yè)也加入賽道積極布局隱私計(jì)算領(lǐng)域;各科技公司“攻城略地”,但技術(shù)實(shí)力上參差不齊;因此呈現(xiàn)出“平臺(tái)多、標(biāo)準(zhǔn)多”的現(xiàn)象,在該情況下,行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化的進(jìn)程正在加速,如:信通院與金標(biāo)委已形成互聯(lián)互通標(biāo)準(zhǔn)草案,產(chǎn)業(yè)各方已在實(shí)質(zhì)推進(jìn)產(chǎn)品互聯(lián)互通工作。

    其三,專利數(shù)量快速上升。雖然我國隱私計(jì)算專利申請(qǐng)起步較晚,但后發(fā)性成長(zhǎng)明顯。從各類技術(shù)來看,可信執(zhí)行環(huán)境和同態(tài)加密技術(shù)萌芽時(shí)間于2012年,且更早一些。多方安全計(jì)算、零知識(shí)證明、聯(lián)邦學(xué)習(xí)和差分隱私等技術(shù)專利激增于2018年前后。

    總之,隱私計(jì)算是數(shù)據(jù)要素化時(shí)代的關(guān)鍵技術(shù)。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程的逐步推進(jìn),一方面,行業(yè)數(shù)據(jù)意識(shí)增強(qiáng),越來越多的企業(yè)管理者、從業(yè)人員認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)是核心生產(chǎn)要素、數(shù)據(jù)將逐漸成為(金融)企業(yè)的最核心資產(chǎn)以及數(shù)據(jù)流動(dòng)產(chǎn)生價(jià)值;另一方面,數(shù)據(jù)安全監(jiān)管趨嚴(yán),數(shù)據(jù)擁有權(quán)與使用權(quán)難以界定,正如上文提及的相關(guān)政策法律如《數(shù)據(jù)安全法》《金融個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)條例》《個(gè)人信息保護(hù)法》已開始實(shí)施。那么,如何解答這一對(duì)矛盾?隱私計(jì)算“可控可計(jì)量”的技術(shù)特性可能會(huì)使其成為破解數(shù)據(jù)孤島、打通數(shù)據(jù)安全融合應(yīng)用的一個(gè)重要技術(shù)。隱私計(jì)算相對(duì)于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)合作模式將產(chǎn)生巨大變革,因其能夠把數(shù)據(jù)的使用權(quán)和所有權(quán)相分離,有助于拓寬數(shù)據(jù)的使用范圍,促進(jìn)數(shù)據(jù)更加安全有序地流動(dòng)。從該角度上看,隱私計(jì)算是數(shù)據(jù)時(shí)代行業(yè)必爭(zhēng)的制高點(diǎn),也是金融科技核心關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)。隱私計(jì)算技術(shù)的主要分類

    隱私計(jì)算的本質(zhì)是通過密碼學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用理論等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私保護(hù),用以實(shí)現(xiàn)的理論、技術(shù)及方案較多,應(yīng)用場(chǎng)景也比較廣泛,因此隱私計(jì)算的技術(shù)分類并不唯一,在此筆者選擇國內(nèi)國際比較主流的兩種分類方式進(jìn)行分析。

    國內(nèi)分類。國內(nèi)主流的方式將隱私計(jì)算分為聯(lián)邦學(xué)習(xí)、MPC和可信執(zhí)行環(huán)境(TEE)。首先是聯(lián)邦學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)需求大,如何讓一個(gè)或者多個(gè)參與方在保證各自原始私有數(shù)據(jù)不超出數(shù)據(jù)擁有方私有邊界的前提下,協(xié)作完成某個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù),這便提出了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的概念。其主要特點(diǎn)是“數(shù)據(jù)不動(dòng)模型動(dòng)”,白上而下,由場(chǎng)景驅(qū)動(dòng),主要采用密碼學(xué)或是系統(tǒng)級(jí)的方式來保障參數(shù)傳遞的“可算不可見”,當(dāng)前正在通過引入各種MPC技術(shù)補(bǔ)足其底層數(shù)據(jù)交互的安全性及實(shí)用性能。目前,聯(lián)邦學(xué)習(xí)在國內(nèi)應(yīng)用中仍以兩方聯(lián)邦學(xué)習(xí)為主,工程化較為成熟。

    其次是MPC。MPC是白下而上的,以密碼學(xué)的理論基礎(chǔ)為支撐,當(dāng)前主要以秘密分享與同態(tài)加密作為主要的技術(shù),適配各類的數(shù)據(jù)安全應(yīng)用場(chǎng)景(聯(lián)邦學(xué)習(xí)是其中比較熱門的一個(gè)場(chǎng)景)。MPC的協(xié)議與工程優(yōu)化研究在持續(xù)深入,目前,其性能方面處于研究突破的階段。

    最后是可信執(zhí)行環(huán)境。這是系統(tǒng)級(jí)隔離方法,需要依賴服務(wù)器硬件,安全性證明存在一定的黑盒因素,在中低安全以及有性能要求的場(chǎng)景仍然有一定的應(yīng)用,可以和MPC與聯(lián)邦學(xué)習(xí)結(jié)合形成更高的安全保護(hù)效果。目前這還處于低谷蓄力期。

    國際分類。在國際上主要參照了第一家信息技術(shù)研究和分析的公司Cartner(Cartner Group,高德納咨詢公司)的分類,將隱私計(jì)算技術(shù)分為三層:數(shù)據(jù)層、軟件層、硬件層。首先是數(shù)據(jù)層,也稱之為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換層,直接運(yùn)用隱私保護(hù)技術(shù)操作底層數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)作相應(yīng)轉(zhuǎn)化以滿足業(yè)務(wù)需求,同時(shí)又保護(hù)原始數(shù)據(jù)隱私,如:差分隱私、合成數(shù)據(jù)、同態(tài)加密等技術(shù)。其次是軟件層,亦可稱為軟件或者計(jì)算層級(jí),通過在數(shù)據(jù)處理方式上利用隱私計(jì)算技術(shù)進(jìn)行加密,以保護(hù)數(shù)據(jù)。如:MPC、零知識(shí)證明,聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)。最后是硬件層,即在硬件環(huán)境及硬件系統(tǒng)層次實(shí)現(xiàn)隱私數(shù)據(jù)保護(hù),在這個(gè)環(huán)境中數(shù)據(jù)可以被安全地處理或分析。相關(guān)的主要技術(shù)有機(jī)密計(jì)算等,目前在云計(jì)算領(lǐng)域中較多使用這類隱私計(jì)算技術(shù)。

    國內(nèi)通常將隱私計(jì)算分為三大技術(shù)流派,即MPC技術(shù)流派、聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)流派與可信環(huán)境技術(shù)流派。從隱私計(jì)算技術(shù)的覆蓋范圍來看,Cartner的分類方式更為清晰與完整。

    隱私計(jì)算技術(shù)應(yīng)用的典型場(chǎng)景

    四大典型應(yīng)用場(chǎng)景。上文提到隱私計(jì)算具有“可算不可見”的技術(shù)特性,這決定了其應(yīng)用場(chǎng)景需要不止一方的數(shù)據(jù)與之融合,此外,在數(shù)據(jù)傳輸過程中,對(duì)隱私性保護(hù)要求較高,這就是隱私計(jì)算應(yīng)用的場(chǎng)景。伴隨著我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展及數(shù)據(jù)安全共享的需求快速迸發(fā),隱私計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景越來越多。金融行業(yè)具有較好的數(shù)字信息化基礎(chǔ),在中國人民銀行《規(guī)劃》的指引下,成為隱私計(jì)算應(yīng)用探索的主力軍。金融行業(yè)的應(yīng)用主要包括風(fēng)險(xiǎn)防控、精準(zhǔn)營銷、反欺詐、反洗錢等領(lǐng)域。除金融領(lǐng)域外,其他行業(yè)不同場(chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)聯(lián)合計(jì)算也有著強(qiáng)烈的需求,尤其是一些數(shù)據(jù)敏感度高的領(lǐng)域、案例AA77820F-3CD5-47CB-AEA0-15DC0D374DEB

    隱私計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用案例

    雖然數(shù)據(jù)價(jià)值融合需求強(qiáng)烈,隱私計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展快,但由于相關(guān)法律規(guī)范、技術(shù)應(yīng)用、安全評(píng)估都在不斷探索,目前隱私計(jì)算在金融領(lǐng)域上沒有大規(guī)模成熟的應(yīng)用案例。本文在此介紹四個(gè)隱私計(jì)算在金融領(lǐng)域試點(diǎn)探索過程中較為典型的案例。

    案例一:小微企業(yè)信用評(píng)估聯(lián)合建模

    由于“數(shù)據(jù)合規(guī)”和“數(shù)據(jù)孤島”問題,限制了企業(yè)間的數(shù)據(jù)合作,項(xiàng)目考慮基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法的建模方案,在保證數(shù)據(jù)隱私的前提下,融合多方數(shù)據(jù),共建小微企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。其整體方案是機(jī)構(gòu)側(cè)基于自身數(shù)據(jù)儲(chǔ)備,挖掘小微企業(yè)及企業(yè)主的交易特征數(shù)據(jù);銀行側(cè)提供小微企業(yè)的信貸違約標(biāo)簽數(shù)據(jù),通過雙方的隱私計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行縱向聯(lián)邦建模,挖掘數(shù)據(jù)在該場(chǎng)景的數(shù)據(jù)價(jià)值。具體來說,雙方利用3萬個(gè)共有樣本,采用邏輯回歸模型及樹模型,銀行提供小微企業(yè)是否違約的標(biāo)簽數(shù)據(jù),機(jī)構(gòu)基于小微企業(yè)的交易數(shù)據(jù)抽取特征標(biāo)簽,進(jìn)行縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)建模。經(jīng)過效果驗(yàn)證,加入機(jī)構(gòu)(企業(yè)和企業(yè)主)特征后,測(cè)試集的AUC(Area Under the ROC Curve,是ROC曲線下的面積,往往使用AUC值作為分類模型的評(píng)價(jià)指標(biāo))從0.615提升到了0.690,提升12.2%,有效地提升了小微企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的性能。

    案例二:銀行高價(jià)值客戶挖掘項(xiàng)目

    某銀行希望對(duì)客戶的資產(chǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估,以篩選出高價(jià)值客戶,進(jìn)行服務(wù)升級(jí)、精準(zhǔn)營銷等。然而,僅依靠本行的數(shù)據(jù),將存在數(shù)據(jù)量不足、用戶標(biāo)簽及特征缺失等情況,故希望融合外部數(shù)據(jù)源,提升高價(jià)值客戶挖掘的能力。該項(xiàng)目的具體方案是機(jī)構(gòu)作為數(shù)據(jù)提供方,基于用戶的交易數(shù)據(jù),挖掘用戶的消費(fèi)能力、行為習(xí)慣、他行交易特點(diǎn)等特征維度,輸入到聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺(tái);而銀行側(cè)提供用戶是否為高價(jià)值用戶的標(biāo)簽,并提供基于銀行自有數(shù)據(jù)的用戶特征。雙方則在數(shù)據(jù)不出庫的情況下進(jìn)行聯(lián)合建模。在試點(diǎn)過程中發(fā)現(xiàn),通過模型所識(shí)別的高價(jià)值用戶,其營銷響應(yīng)率方面是對(duì)照組的2倍,進(jìn)件金額是對(duì)照組的5倍。

    案例三:基于MPC的安全人臉識(shí)別

    2021年,中國銀聯(lián)研究院與交通銀行基于多方安全計(jì)算技術(shù),共同申報(bào)了中國人民銀行安全人臉監(jiān)管沙箱試點(diǎn)?,F(xiàn)有方案是直接傳輸生物特征原圖,從監(jiān)管安全合規(guī)的要求來看,這存在外部滲透攻擊、系統(tǒng)組件的漏洞,易導(dǎo)致潛在信息的風(fēng)險(xiǎn)泄露。而安全人臉監(jiān)管沙箱項(xiàng)目則是利用多方安全計(jì)算技術(shù)進(jìn)行安全增強(qiáng),方案將用戶的生物特征分片存儲(chǔ)在兩家機(jī)構(gòu)里,任一節(jié)點(diǎn)沒有完整生物特征,即使單一的機(jī)構(gòu)信息泄露也無法恢復(fù)出用戶的完整的信息,這大大降低了信息泄露風(fēng)險(xiǎn)。而在進(jìn)行識(shí)別時(shí),MPC仍然能夠保證比對(duì)計(jì)算的正確性,即通過讀取兩家MPC平臺(tái)的人臉數(shù)據(jù),同樣能夠計(jì)算出正確的結(jié)果。該方案也可應(yīng)用到其他敏感信息保護(hù)和計(jì)算的場(chǎng)景當(dāng)中去。

    案例四:機(jī)密計(jì)算相關(guān)應(yīng)用

    與聯(lián)邦學(xué)習(xí)和多方安全計(jì)算不同,機(jī)密計(jì)算的思路是基于運(yùn)行環(huán)境的安全來保障計(jì)算的安全,而不是通過密碼學(xué)直接實(shí)現(xiàn)計(jì)算過程的安全,機(jī)密計(jì)算更加關(guān)注使用基礎(chǔ)設(shè)施保障數(shù)據(jù)的安全。在CJartner的分類中就對(duì)應(yīng)著硬件層級(jí)的隱私計(jì)算保護(hù)方式,因此應(yīng)用場(chǎng)景更廣泛,不僅能夠應(yīng)用于云計(jì)算數(shù)據(jù)中心等單方數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景,也能夠?yàn)槎喾綌?shù)據(jù)場(chǎng)景提供安全基礎(chǔ)設(shè)施支撐。當(dāng)前對(duì)機(jī)密計(jì)算的研究也還處于探索期,但對(duì)于機(jī)密計(jì)算技術(shù)研究如技術(shù)原理研究已完成,也開展了一些針對(duì)主流技術(shù)能力的測(cè)試和相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的制定;而在機(jī)密計(jì)算服務(wù)框架的層面,中國銀聯(lián)也已經(jīng)開展了基礎(chǔ)資源服務(wù)的研究,如:機(jī)密容器、機(jī)密虛擬機(jī)的研究,在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建了加解密、密鑰管理等公共服務(wù),方便在開發(fā)過程中更容易應(yīng)用到機(jī)密計(jì)算的能力;在場(chǎng)景探索層面,也在探索適合機(jī)密計(jì)算應(yīng)用的具體場(chǎng)景,如:敏感數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)、ID匿名化、生物特征驗(yàn)證等。機(jī)密計(jì)算的典型應(yīng)用案例是基于機(jī)密計(jì)算實(shí)現(xiàn)人臉數(shù)據(jù)的全平臺(tái)處理,用戶側(cè)是在可信執(zhí)行環(huán)境完成人臉信息的安全采集;機(jī)構(gòu)側(cè)是在可信執(zhí)行環(huán)境完成人臉信息的密態(tài)處理;用戶側(cè)到機(jī)構(gòu)側(cè)數(shù)據(jù)全部為加密狀態(tài)傳輸,加解密動(dòng)作全部在可信執(zhí)行環(huán)境中進(jìn)行。如此一來,數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩源蠓忍岣?。特定?chǎng)景,如:政務(wù)、醫(yī)療等。從實(shí)踐功能的角度來看,實(shí)現(xiàn)隱私計(jì)算的典型應(yīng)用場(chǎng)景包含安全求交、匿蹤查詢、聯(lián)合分析、聯(lián)合建模四大場(chǎng)景。

    一是安全求交。安全求交指原始數(shù)據(jù)不出庫的情況下,通過密碼學(xué)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)交集運(yùn)算,一般在聯(lián)合營銷或者聯(lián)合建模等場(chǎng)景中使用,可在不提供用戶ID的情況下,尋找出雙方共有的用戶。

    二是匿蹤查詢。匿蹤查詢是指在數(shù)據(jù)查詢的過程中,數(shù)據(jù)服務(wù)方不知道數(shù)據(jù)查詢方的具體查詢對(duì)象。主要用于黑名單共享或者一些司法場(chǎng)景,如:在標(biāo)簽查詢場(chǎng)景中,銀行向某外部機(jī)構(gòu)查詢某用戶的標(biāo)簽信息,但外部機(jī)構(gòu)并不知曉哪個(gè)用戶被查詢,從而保護(hù)了銀行的客戶信息。

    三是聯(lián)合分析。聯(lián)合分析是指原始數(shù)據(jù)不出庫的前提下,通過密碼學(xué)等方式進(jìn)行聯(lián)合統(tǒng)計(jì)、應(yīng)用及計(jì)算。如:在跨行業(yè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分析、消費(fèi)行為分析等場(chǎng)景中應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)不知曉具體用戶數(shù)據(jù)的情況下得到統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。

    四是聯(lián)合建模。聯(lián)合建模是指原始數(shù)據(jù)不出庫的情況下,開展機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練。主要涉及橫向聯(lián)邦、縱向聯(lián)邦兩大類,其中橫向聯(lián)邦主要是將銀行間的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,實(shí)現(xiàn)各方數(shù)據(jù)不出庫的情況下共同構(gòu)建反洗錢偵測(cè)模型;縱向聯(lián)邦以反欺詐、精準(zhǔn)營銷為例說明,銀行可通過引入外部數(shù)據(jù)源聯(lián)合建模來提升模型效果,當(dāng)前縱向聯(lián)邦建模是隱私計(jì)算最熱門的領(lǐng)域之一。

    開展隱私計(jì)算數(shù)據(jù)合作業(yè)務(wù)的流程。開展一個(gè)場(chǎng)景合作,其涉及模式較多也較為復(fù)雜,但可將其分成兩方——數(shù)據(jù)需求方和數(shù)據(jù)提供方。數(shù)據(jù)需求方稱作Guest方,數(shù)據(jù)提供方稱作Host方,二者通過聯(lián)邦隱私計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行信息交互和任務(wù)發(fā)起。

    雙方開展隱私計(jì)算數(shù)據(jù)合作業(yè)務(wù)主要有四個(gè)流程(圖1)。

    其一,節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)提供方要準(zhǔn)備特征數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)需求方除了需要準(zhǔn)備特征數(shù)據(jù)之外,還需帶有場(chǎng)景標(biāo)簽數(shù)據(jù),雙方都需部署一個(gè)互通的隱私計(jì)算平臺(tái),即先將網(wǎng)絡(luò)打通,再進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證。AA77820F-3CD5-47CB-AEA0-15DC0D374DEB

    其二,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段,雙方會(huì)將各自的特征數(shù)據(jù)或是標(biāo)簽數(shù)據(jù)上傳到各自的隱私計(jì)算平臺(tái)。數(shù)據(jù)上傳后需要節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)授權(quán),通過一系列數(shù)據(jù)管控策略對(duì)數(shù)據(jù)使用進(jìn)行一定的訪問控制。

    其三,發(fā)起任務(wù)。數(shù)據(jù)需求方發(fā)起任務(wù),數(shù)據(jù)提供方進(jìn)行任務(wù)確認(rèn),每個(gè)任務(wù)可能包含了一次聯(lián)邦求交、建模等任務(wù)交互步驟。

    其四,模型導(dǎo)出或在線預(yù)測(cè)。建模完成之后,聯(lián)邦學(xué)習(xí)的模型分布在數(shù)據(jù)需求方和數(shù)據(jù)提供方兩側(cè)。如果需要在線部署,還需要聯(lián)合在線預(yù)測(cè),此時(shí)才算是模型正式上線。探索發(fā)展隱私計(jì)算技術(shù)的問題

    在隱私計(jì)算的發(fā)展過程中不可避免地會(huì)碰到一些難點(diǎn)痛點(diǎn),包括隱私計(jì)算平臺(tái)互聯(lián)互通的問題、T程安全保障的難題、法律合規(guī)方面的爭(zhēng)議等幾個(gè)方面,均為業(yè)內(nèi)目前高度關(guān)注的問題。

    一是互聯(lián)互通問題。隱私計(jì)算發(fā)展的初衷是讓數(shù)據(jù)要素更加自由流通,然而當(dāng)前隱私計(jì)算的平臺(tái)多、產(chǎn)品多,且標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,產(chǎn)品間難以互通,這實(shí)際上形成了新的“孤島格局”,因此迫切需要解決不同廠商、不同機(jī)構(gòu)之間的隱私計(jì)算平臺(tái)互聯(lián)互通問題(圖2)。業(yè)界各方也對(duì)互聯(lián)互通訴求強(qiáng)烈:對(duì)于應(yīng)用方,可以避免“煙囪化”部署,避免黑盒產(chǎn)品的引入風(fēng)險(xiǎn);對(duì)于技術(shù)方,則可以減少在用戶培訓(xùn)與安全準(zhǔn)入測(cè)試方面的大量精力投入。然而,要實(shí)現(xiàn)隱私計(jì)算產(chǎn)品間的互聯(lián)互通并不容易。一方面,從技術(shù)角度看,隱私計(jì)算涉及到底層的數(shù)據(jù)通信、安全算法等多個(gè)模塊,要設(shè)計(jì)一套既滿足安全要求,又能夠適應(yīng)各個(gè)商業(yè)產(chǎn)品多樣性互聯(lián)互通的框架,難度非常高;另一方面,從生態(tài)角度看,如何使定義好的統(tǒng)一的互聯(lián)互通框架產(chǎn)生行業(yè)影響力,即業(yè)界都愿意使用該框架也較為困難。

    對(duì)此,中國銀聯(lián)作為金融領(lǐng)域關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的提供者,在隱私計(jì)算行業(yè)互聯(lián)互通方面,計(jì)劃通過技術(shù)驗(yàn)證加標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)雙輪驅(qū)動(dòng)的方式,使得隱私計(jì)算的互聯(lián)互通能夠推進(jìn)落實(shí)。具體包括:一方面,中國銀聯(lián)在北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟數(shù)據(jù)專委會(huì)上牽頭了《<金融行業(yè)異構(gòu)隱私計(jì)算平臺(tái)互聯(lián)互通技術(shù)規(guī)范>團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)》課題;另一方面,通過技術(shù)課題與主流隱私計(jì)算產(chǎn)品互通驗(yàn)證,并借助開源式社區(qū)實(shí)質(zhì)落地API接口規(guī)范。

    二是工程安全性問題。多方安全計(jì)算有嚴(yán)格的理論形式化證明,但在實(shí)際的工程應(yīng)用中仍會(huì)出現(xiàn)因使用不當(dāng)而造成數(shù)據(jù)泄露的情況。中國銀聯(lián)高度關(guān)注隱私計(jì)算底層的安全基礎(chǔ)研究,組織團(tuán)隊(duì)對(duì)隱私計(jì)算產(chǎn)品進(jìn)行安全性評(píng)估,并時(shí)刻關(guān)注業(yè)界的安全風(fēng)險(xiǎn)事件。

    首先是數(shù)據(jù)邏輯陷阱。多方安全計(jì)算的要求是計(jì)算過程“可算不可見”,計(jì)算的結(jié)果要求不能反推出原始數(shù)據(jù),而當(dāng)前數(shù)據(jù)邏輯陷阱往往問題都出現(xiàn)在這一步。

    其次是安全求交(PSI)的灰色地帶。安全求交時(shí)雙方的ID均保密,結(jié)果得到雙方共有ID,非共有ID仍然向?qū)Ψ奖C?,從技術(shù)角度上來說,這可能是合理的;但從業(yè)務(wù)的角度,常會(huì)出現(xiàn)一種情況:“用戶在A機(jī)構(gòu)注冊(cè)了,A機(jī)構(gòu)知道用戶在B機(jī)構(gòu)也注冊(cè)了”,這就會(huì)存在一個(gè)法律的灰色地帶。事實(shí)上,某些求交算法,在特定的情況下(尤其是惡意攻破的情況下),可以離線碰撞出對(duì)方所有的ID。

    最后是業(yè)務(wù)邏輯漏洞。在這方面,會(huì)出現(xiàn)把查詢明細(xì)包裝成建模的問題。如:現(xiàn)實(shí)中會(huì)遇到某些銀行并不需要建模,只是把要查詢的數(shù)據(jù)包裝成建模問題,這需要高度警惕。在合作的過程當(dāng)中,也會(huì)看到這樣一種情形:有些場(chǎng)景,銀行只提供標(biāo)簽,不提供特征,標(biāo)簽建成時(shí)大概率可以推導(dǎo)出對(duì)方的標(biāo)簽。

    三是隱私計(jì)算與數(shù)據(jù)合規(guī)問題。隱私計(jì)算本身就是為了從技術(shù)上保障數(shù)據(jù)合作的安全,但如果要形成全方位的數(shù)據(jù)管理與安全體系,還涉及到數(shù)據(jù)治理的各參與方,如:算法提供方、數(shù)據(jù)提供方、數(shù)據(jù)使用方、合規(guī)校驗(yàn)方等,隱私計(jì)算能夠覆蓋的范疇主要在計(jì)算的部分,其余數(shù)據(jù)流動(dòng)需要依靠數(shù)據(jù)治理以及相應(yīng)的授權(quán)規(guī)則來作為保障。2021年,中國銀聯(lián)法律合規(guī)部與研究院等部門共同開展了《隱私技術(shù)在金融數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的法律合規(guī)探索》技術(shù)研究,對(duì)隱私技術(shù)在金融數(shù)據(jù)融合、流通領(lǐng)域的應(yīng)用合規(guī)性進(jìn)行分析、論證,形成了《隱私技術(shù)在金融數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的法律合規(guī)探索研究報(bào)告》,及監(jiān)管建議文件《關(guān)于隱私技術(shù)合規(guī)監(jiān)管規(guī)則的建議》。

    隱私計(jì)算未來發(fā)展趨勢(shì)

    技術(shù)上形成互聯(lián)互通生態(tài)。隱私計(jì)算的平臺(tái)未來必將是互聯(lián)互通的,需要各行各業(yè)、應(yīng)用方、技術(shù)方共同努力,求同存異,將隱私計(jì)算的框架API逐步標(biāo)準(zhǔn)化,在此基礎(chǔ)上形成隱私計(jì)算產(chǎn)品和算法的“百花齊放”,構(gòu)建出互聯(lián)互通生態(tài),即最底層是業(yè)內(nèi)通用的互聯(lián)互通檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn),在此之上構(gòu)建數(shù)據(jù)市場(chǎng)、模型市場(chǎng)和算法市場(chǎng)。

    業(yè)務(wù)上形成隱私數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)。隱私計(jì)算在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通后,能夠?yàn)閿?shù)據(jù)要素的互聯(lián)互通奠定技術(shù)基礎(chǔ),這將會(huì)催生出新的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和業(yè)務(wù)模式。綜合聯(lián)邦學(xué)習(xí)、MPC、可信執(zhí)行環(huán)境等隱私計(jì)算技術(shù),構(gòu)建隱私計(jì)算驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)協(xié)作的安全基座,根據(jù)不同的場(chǎng)景,通過“可算不可見”的方式,安全有效地拉通數(shù)據(jù)的供給方與需求方,賦能行業(yè)應(yīng)用。而無論是數(shù)據(jù)提供方還是數(shù)據(jù)使用方,都會(huì)通過互聯(lián)互通的隱私計(jì)算平臺(tái)構(gòu)建數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng),驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)的安全流轉(zhuǎn)。其中,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)協(xié)作的安全基座有兩種模式:一是數(shù)據(jù)撮合,數(shù)據(jù)方的數(shù)據(jù)無法出域,撮合交易對(duì)手方的數(shù)據(jù)進(jìn)行虛擬融合計(jì)算結(jié)果;二是數(shù)據(jù)托管,數(shù)據(jù)方的數(shù)據(jù)無法出域,可信托管于交易中心。

    總之,隱私計(jì)算發(fā)展到一定程度就能夠支撐起數(shù)據(jù)要素流通與安全隱私保護(hù)的重任,必將為產(chǎn)業(yè)各方帶來新的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,業(yè)務(wù)模式也極有可能形成新的業(yè)態(tài)和生態(tài)。(本文系《金卡生活》編輯部根據(jù)2022年4月22日中國銀聯(lián)金融科技研究院助理院長(zhǎng)高鵬飛,做客中國銀聯(lián)支付學(xué)院“金融科技大咖講堂”內(nèi)容整理而成,已經(jīng)授課人審閱)作者系中國銀聯(lián)金融科技研究院助理院長(zhǎng)

    責(zé)任編輯:楊琪AA77820F-3CD5-47CB-AEA0-15DC0D374DEB

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