专访洞见科技总裁毛赛：为客户提供更安全的数据智能服务，让数据可用不可见

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从1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒(Alvin Toffler)在《第三次浪潮》中将“大数据”称为“第三次浪潮的华彩乐章”起，大数据用40余年的时间让自己的音符响彻中华大地每一个角落。

2014年，大数据被首次写入我国政府工作报告。

2016 年，我国出台大数据产业的利好政策，在“十三五”规划中，明确提出实施大数据战略，并把大数据作为基础性战略资源。

2019年，党的十九届四中全会中，大数据更是被首次明确作为生产要素而提出。

短短几十载，大数据已经渗透到人们生活的方方面面。

截至目前，全国至少已有13个省成立了21家大数据管理机构，同时大数据也成为高校的热门专业，申报数据科学与大数据技术本科专业的学校达到293所。

但是，机遇伴随挑战，阳光背后总有黑暗。

Zynga、雅虎等波及几十亿人口的数据泄露事件频出，让大数据行业从业者不禁皱起眉头。

2021年，《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》更是重点强调数据资源的整合和数据安全的保护。那么在数据应用过程中，到底通过什么方法才可以保证数据安全呢？近日数据猿专访了深圳市洞见智慧科技有限公司（简称“洞见科技”）创始人兼总裁毛赛，共话数据“可用不可见”的未来之路。

左起：洞见科技李博、数据猿尹雪微、洞见科技毛赛、数据猿朱子桐

应运而生的隐私计算

“还记得美国联邦贸易委员会对Facebook开出50亿美元罚单吗？”在美国读书、工作十年的毛赛用Facebook的例子与数据猿讲起来了数据泄露的恐怖。

扎克伯格曾公开道歉，并缴纳了50亿美元罚单。原因就是Facebook曾将8000万用户数据与剑桥分析公司分享，而后者却试图用这些数据左右2016年美国大选。

而最近，一个低级别的黑客论坛又曝光了5.33亿Facebook用户的个人数据，这些用户涉及106个国家、5000万用户，滑稽的是扎克伯格本人也未能幸免。

数据泄露在某种程度上把大小企业拉到了同一起跑线上！所以，纵使强大如Facebook，也避免不了频频翻车！

对个人而言，数据的恶意泄露，直接危害了我们的隐私和社会安全，还会极大地阻碍信息技术的应用和社会经济的发展；对国家而言，如果有个人或者组织，利用手中的数据刻意影响公众舆论、政治生态和社会安定，甚至影响军事战争决策，那就不亚于错误使用武器了。

“现阶段，数据安全引起了全民高度关注，数据泄露后的危害如同利刃一般悬在你我头顶。所以，面对政策法规的严格要求，业务端大数据价值如何在安全的前提下充分发挥，如何通过技术手段让数据可用不可见成为大家需要思考的问题。”毛赛说。

也正是基于此，在数据流通共享和隐私保护的冲突日益凸显的现状下，“隐私计算”应运而生。

那么到底什么是隐私计算呢？

据中国信通院所发布的《2021年隐私保护计算与合规应用研究报告》显示：2016年李凤华等学者提出，隐私计算是指面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，是隐私信息的所有权、管理权和使用权分离时隐私信息描述、度量、保护、隐私分析复杂性等方面的可计算模型与公理化系统。

该报告还显示：2019年《UN Handbook on Privacy-Preserving Computation Techniques》 中提到隐私保护计算是在提供隐私保护的前提下，实现数据价值挖掘的技术体系。所以，隐私保护计算并不是一种单一的技术，而是一套包含人工智能、密码学、数据科学等众多领域交叉融合的跨学科技术体系。

隐私计算中有个安全多方计算技术起源于著名的“姚氏百万富翁”问题，其核心目的是在没有可信第三方的前提下，各个参与方既不需要暴露自己的原始数据，又可以联合各方的数据来执行特定的运算以达到预期效果。

“姚氏百万富翁”的问题是：

假设两个百万富翁在街头偶遇，他们想比下究竟谁更有钱，但是却又都不想让对方知道自己拥有多少财产。

那么如何在不借助第三方的情况下，让他们知道究竟谁更富有？针对两位“百万富翁”的小心思，是否存在一种技术手段，将富翁的实际财产（数据的所有权）和富翁透露自己的财产数据（数据的使用权）分离，让两个富翁分别向这个技术平台透露财富数据，在一系列加密计算后，技术平台最终只输出谁更富有（数据提供方想要获得的信息）。

“隐私计算有望成为企业挖掘数据价值并满足数据合规义务的替代技术方案之一，帮助企业在不牺牲数据机密性和保留数据控制权的前提下，与其他数据提供方安全有效地进行数据研究分析合作。并且，国际知名调研机构Gartner也已经把隐私计算列入了2021年企业九大战略技术趋势之中。”毛赛向数据猿强调隐私计算的重要性。

守得云开的洞见科技

“隐私计算的落地不是一蹴而就，所以洞见科技为自己定了一个长期目标，以‘为客户提供更安全的数据智能’为使命，致力于以技术信任打破数据孤岛，构建数据智能联邦，赋能数据价值的安全释放，做到赋能行业，循环生态。正如同名字中的INSIGHT承载了我们对于数据产生智能的洞见和对于未来数据世界的视野。”毛赛告诉数据猿。

据官方资料显示，洞见科技成立于2020年初，由信用管理集团中诚信投资孵化，定位于以安全多方计算、联邦学习、区块链等为核心技术的数据智能科技服务商，公司创始管理团队均来自中诚信集团，其中创始人、董事长姚明为前中诚信征信副总裁兼CTO，曾担任中国互联网金融协会信用专委会委员。

洞见科技创始人、董事长姚明

毛赛，也是前中诚信征信副总裁兼CFO，全国青联委员，同时任职中诚信投资集团有限公司管理委员会委员、董事会秘书，中诚信征信有限公司董事，具有超过10年的美国金融科技学习工作经验。公司其余员工也均来自于行业一线的大数据和人工智能企业，拥有多年丰富的金融、政务客户实际落地经验。

万人一心兮泰山可撼，惟忠与义兮气冲斗牛。

工欲善其事，必先利其器。若人才是洞见科技的骨，那技术必是洞见科技的骨髓。隐私计算的应用不但要开发新的落地场景，还要升级迭代传统的数据流通与共享交换的商业模式。而洞见科技相信客户至上，市场决定产品，没有万能的技术，只有万能的组合。

毛赛表示：“我们要做的只是让不可见的计算价值部分尽可能多地去参与共享、流通和信用评价，实现从技术层面突破最少可用原则，同时又充分保护了可见的个人隐私信息部分不被侵犯、不被泄漏。这种新模式是对信用产业的技术革新，把数据的信息价值和智能价值进行安全融合，更合规地释放数据的商业价值，实现数据与智能的合二为一，这也是洞见科技投入巨大人力物力去搭建洞见科技INSIGHTONE平台的初衷。”

厚积薄发的INSIGHTONE

在大数据融合应用和5G运营模式的双重需求驱动下，各行各业数字化转型的驱动力正在催生隐私计算市场兴起。而隐私计算作为在数据融合应用过程中保障数据安全合规的关键技术路径，其商业模式、应用场景、产业趋势和法律问题正成为各界关注的焦点。

毛赛表示：“洞见科技的核心平台产品——INSIGHTONE（洞见数智联邦平台）是基于安全多方计算、联邦学习和区块链技术独立自研的金融级隐私保护计算平台产品，也是洞见科技对于隐私计算行业关键技术具体落地的伟大尝试。目前，我们已通过INSIGHTONE平台在政务、金融、保险等行业落地了数十个应用案例。”

以政务领域洞见科技团队协助武汉市地方金融管理局建设的“汉融通”为例，2020年初的新冠肺炎疫情致使武汉各行业都陷入到前所未有的危机之中，诸多中小企业被迫处于破产边缘，急需得到资金纾困。此时，武汉市地方金融管理局与洞见科技达成合作，共建武汉市“汉融通”企业融资对接服务平台，助力企业复工复产，帮助中小企业走上融资快速通道。这一平台致力于数据与智能的安全融合，基于洞见数智联邦平台隐私计算的方式，既能帮助银企对接，又能规避数据泄露的风险。从上线至今，“汉融通”已经累计帮助两万余家企业撮合融资超过1100亿元，获得了良好的社会反响。洞见科技这种以隐私计算平台为技术支撑的银企对接服务平台创新模式，已成为政务金融领域数据安全流通的典型示范案例。

“汉融通”案例中的隐私保护计算平台——洞见数智联邦平台（INSIGHTONE）涵盖了从资源管理到计算引擎再到应用服务的三层架构，具有以下三大特性：

1、无第三方联邦学习（NTP-FL）技术，解决多方联合建模中的第三方可信风险问题；

2、快速联邦学习技术，相比开源算法有数十倍的速度提升，解决联合建模中的性能问题；

3、通过“MPC+FL” 的双计算引擎，适配不同计算场景，并在一定标准内支持异构计算框架之间的互联互通。

目前，INSIGHTONE平台已通过匿踪查询、集合运算、联合统计与智能建模等应用服务矩阵的构建，为政务、金融、保险等业务场景的数据安全流通赋能，成功实现了他们“最初的愿望”——数据可用不可见。

不仅如此，洞见科技基于INSIGHTONE还打造了特色的“Insight+”系列产品矩阵，包括：InsightMPC、InsightFL、InsightML、InsightChain、InsightPIR、InsightStrategy、InsightGraph……等，构建立体组件化数据智能产品体系，满足各行业客户的隐私计算、智能风控等安全数据智能需求。

苏东坡在《临江仙·送钱穆父》里曾有一句：人生如逆旅，我亦是行人。

正如毛赛在采访最后的感叹：“关于隐私计算难度有多大，保证数据安全有多难，我们都明白。但数据它就在那里，动起来才有价值！所以，我们洞见科技一定要做一个好的‘连接器’，让所有可见的数据更安全、更高效的流动起来。”

文：达尼亚 / 数据猿