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。可以说同态长短常神奇的存在，假若有一个计较存储是同态加密存在的话，数据畅通的题目就可以很利便的办理了，云数据市场也可以收益颇多。什么是全同态加密呢，这里简朴先容一下。以往的计较都是基于明文空间做的计较，同态加密除了提供正常的加密，可能说解密成明文以外，还提供了各类运算法例的映射。这里的加法也许映射成乘法，也也许是原本的加法，没有做改变。这种环境下好比说通过一个例子来看，假如说要计较1+2便是3便是9，明文计较上很是简朴，假如说有这样一个F的全同态加密的算法存在，假如到密文空间来说全部的操纵都是在密文上操纵，不会对明文有任何的打仗，整个进程傍边全部的操纵都可以基于密文操纵，不必要打仗到明文，同态加密完全不消担忧原始数据的泄漏，全同态的实现伟大度长短常高的，机能也没有步伐完全落地，可是有一些算法可以满意加法上的映射，可能仅仅满意乘法上的映射，这个时辰就酿成半同态。这种半同态的算法机能可以直接落地到应用中，并且合用性也很是广，可以说只必要，这个场景中可以或许有半同态的算法就可以办理许多的题目了。

好比呆板进修内里有一个很是典范的呆板进修算法AI，它具体的步调不先容了，内里最焦点的公式涉及到Y和X，X属于个中某一个数据方，Y属于其它一个数据方。正常环境下把这两个数据融合成一路计较，可是X和Y不能做数据畅通的话我们怎么样完成计较，X不知道Y是0和1，管帐算两个值的计较，这个时辰会交给Y做求和，以是X对外方别离做加法传输给Y方，Y方做加法然后传给X，所有流程没有打仗到密文，都是在明文上做映射。

金融风控就是这里要讲的AI的现实场景，金融风控对数据的质量要求很是高，前面我们先容过金融行业对数据的敏感可以说是最敏感的行业之一。数据畅通管控很是严，风控必要一系列的操纵，整个进程都必要有质量的数据做担保。因此从小的技能应用像同态加密应用到大的场景，安详多方计较的应用模子可以在数据安详的条件下做到这三个首要偏向，最终提供一个时时查询多标签给营业方行使。

前面讲到了游戏、教诲、金融等各个行业和互联网团结的营业场景，对数据畅通安详的实行，这些场景都是我们神盾沙箱产物傍边的一个营业，接下来先容一下神盾沙箱产物。

神盾沙箱是为了同时满意前面提到的数据安详第一重要性，办理企业在数据运用上的困难研发的产物。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，同时提供了超强的处事，是办理数据安详困难和数据困难的要害。从计较层面来看，神盾沙箱支持TB级的数据实习，提供超强的算力，多基于安详多方计较提供种算法模子，办理算法团队的困难，最后是尊发安详尺度，规避隐私风险，数据可用不行见，办理五个困难，担保数据畅通，数据赋能营销。

整体营业上来看，神盾沙箱将营业分成三个场景，第一个是人群洞察，指定人群输出洞察陈诉，可以实现数据上风，实现越发全面的陈诉行使加入景。第二个是标签筛选，安详求交集的数据融合方法，法则简朴高效，可以直接输出人群合用的告白斲丧和精简经销方针。第三类是模子计较，基于安详多方计较技能实现各类计较模子，可能说呆板进修的模子，可以机动应用于各类计较模式，形成一个数据闭环，越发有利于生态的成立。渠道，包罗资讯告白、微信小措施和公家号等等。

我的讲述就到这里，感谢各人。

（编辑：湖南网）

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