数据隐私＆数据开放大考下，企业的最佳解题思路在这！

《数据安全法》

《关键信息基础设施安全保护条例》

《个人信息保护法》

接踵而至

种种有关数据安全的法律法规

成为对所有企业的一场大考

如何正确应对

首先明确释放了哪些信号？

那么就产生了一个问题

如何在隐私保护的前提下实现数据开放共享？

隐私计算应运而生

隐私计算就是让数据“可用不可见”的流通

简单来说

让数据在一个密闭空间里

被安全地交换、共享、流通

进而实现数据“价值”

隐私计算如何保证数据安全？

关键在于

数据所有者和数据使用者分离

数据拥有方在数据不出库、不可见的基础上

实现数据整合与数据模型计算

而后将产出模型结果同步回中心节点

分发至不同参与者

隐私计算最核心的技术为联邦学习

基于不同特征的数据

通过横向纵向联邦技术

联动不同数据拥有方

实现数据的最大化效用

横向联邦

数据方特征维度相同

横向联邦

数据方样本ID相同

但联邦学习在实施过程中

最主要的问题在于技术的

安全可靠、效率、数据孤岛

这就需要区块链小伙伴的帮助了

区块链具有不可篡改和可以追溯等特性

可验证和提供相应的激励机制

更大程度上确保数据安全与公平分配

联邦学习和区块链的结合方式

说了这么多

联邦学习的具体应用场景如何？

以零售行业个性化服务建模为例

1

零售企业和合作方各自提供源数据；

2

零售企业和合作方分别利用机器学习或深度学习模型训练并构建本地自有模型，得到特征参数，包括全量ID、特征变量和表现数据；

3

从自有模型中抽样得到样本数据，包括本地自有模型的训练参数和梯度，将样本数据输入到联邦学习技术平台进行联合建模；

4

在联合建模时，首先对输入的零售企业和合作方的数据样本进行加密ID匹配，输出ID交集，然后进行模型的训练，从而生成联合模型，联合模型是零售企业和合作方的自有本地模型在联邦学习平台融合后的虚拟模型；

5

利用联合模型进行联合预测，联合预测包括离线全量预测和在线预测，联合预测的结果通过零售企业或合作方的业务系统反馈或直接反馈给各自的自有本地模型。

隐私计算的出现与应用

将会在确保数据安全的基础上

极大发挥数据价值

为此

企业们需要提前了解

加速布局

希望这篇普及帖

可以激发你的思考