2019大数据产业峰会|腾讯云云产品部工程师张雄：安全多方计算助力数字赋能

第二个场景是同态加密。可以说同态是非常神奇的存在，如果有一个计算存储是同态加密存在的话，数据流通的问题就可以很方便的解决了，云数据市场也可以收益颇多。什么是全同态加密呢，这里简单介绍一下。以往的计算都是基于明文空间做的计算，同态加密除了提供正常的加密，或者说解密成明文以外，还提供了各种运算法则的映射。这里的加法可能映射成乘法，也可能是原来的加法，没有做改变。这种情况下比如说通过一个例子来看，如果说要计算1+2等于3等于9，明文计算上非常简单，如果说有这样一个F的全同态加密的算法存在，如果到密文空间来说所有的操作都是在密文上操作，不会对明文有任何的接触，整个过程当中所有的操作都可以基于密文操作，不需要接触到明文，同态加密完全不用担心原始数据的泄露，全同态的实现复杂度是非常高的，性能也没有办法完全落地，但是有一些算法可以满足加法上的映射，或者仅仅满足乘法上的映射，这个时候就变成半同态。这种半同态的算法性能可以直接落地到应用中，而且适用性也非常广，可以说只需要，这个场景中能够有半同态的算法就可以解决很多的问题了。

比如机器学习里面有一个非常典型的机器学习算法AI，它详细的步骤不介绍了，里面最核心的公式涉及到Y和X，X属于其中某一个数据方，Y属于另外一个数据方。正常情况下把这两个数据融合成一起计算，但是X和Y不能做数据流通的话我们怎么样完成计算，X不知道Y是0和1，会计算两个值的计算，这个时候会交给Y做求和，所以X对外方分别做加法传输给Y方，Y方做加法然后传给X，全部流程没有接触到密文，都是在明文上做映射。

金融风控就是这里要讲的AI的实际场景，金融风控对数据的质量要求非常高，前面我们介绍过金融行业对数据的敏感可以说是最敏感的行业之一。数据流通管控非常严，风控需要一系列的操作，整个过程都需要有质量的数据做保证。因此从小的技术应用像同态加密应用到大的场景，安全多方计算的应用模型可以在数据安全的前提下做到这三个主要方向，最终提供一个时时查询多标签给业务方使用。

前面讲到了游戏、教育、金融等各个行业和互联网结合的业务场景，对数据流通安全的尝试，这些场景都是我们神盾沙箱产品当中的一个业务，接下来介绍一下神盾沙箱产品。

神盾沙箱是为了同时满足前面提到的数据安全第一重要性，解决企业在数据运用上的难题研发的产品。数据层面来看神盾沙箱形成了一个全行业数据的聚合，整合了人和各个行业维度的画像，同时提供了超强的服务，是解决数据安全难题和数据难题的关键。从计算层面来看，神盾沙箱支持TB级的数据训练，提供超强的算力，多基于安全多方计算提供种算法模型，解决算法团队的难题，最后是尊发安全标准，规避隐私风险，数据可用不可见，解决五个难题，保证数据流通，数据赋能营销。

整体业务上来看，神盾沙箱将业务分成三个场景，第一个是人群洞察，指定人群输出洞察报告，可以实现数据优势，实现更加全面的报告使用到场景。第二个是标签筛选，安全求交集的数据融合方式，规则简单高效，可以直接输出人群适用的广告消费和精简经销目标。第三类是模型计算，基于安全多方计算技术实现各种计算模型，或者说机器学习的模型，可以灵活应用于各种计算模式，形成一个数据闭环，更加有利于生态的建立。渠道，包括资讯广告、微信小程序和公众号等等。

我的汇报就到这里，谢谢大家。

（编辑：核心网）

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