第9讲：隐语多方安全计算在安全核对的行业实践丨隐私计算实训营第1期

whu_lee 2024-04-03 23:04:54

一、业务背景：安全核对产生的土壤

二、产品方案：从试点到规模化的路

三、技术共建：与隐语的共同成长

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数据分析：隐语的MPC SQL数据分析引擎，提供SQL语法的多方安全联合的数据分析能力.zip

隐语 secretflow 是由蚂蚁发起的隐私计算通用框架，本仓库mirror自github对应仓库，更新时效可能有延时。SecretFlow是一个统一的框架，用于保护隐私的数据智能和机器学习。为了实现这个目标，它提供了以下内容：抽象设备层，包括明文设备和封装了各种密态协议的密态设备。设备流层，将高阶算法转为设备对象流和DAG。算法层，使用水平或垂直分区的数据进行数据分析和机器学习。工作流层，无缝集成数据处理、模型训练和超参调整。Kuscia: 一款基于 K3s 的轻量级隐私计算任务编排框架。SCQL: 允许多个不信任方在不泄露其私人数据的情况下进行联合分析的系统。SPU: 一种可证明、可测量的安全计算设备，在提供计算能力的同时保护您的数据隐私。HEU: 一个高性能的同态加密算法库。YACL: 一个 C++ 库，包含SecretFlow代码所依赖的密码学、网络和io模块。

隐语 secretflow 是由蚂蚁发起的隐私计算通用框架，本仓库mirror自github对应仓库，更新时效可能有延时。

内容概要：本实验报告探讨了金融机构 Alice 和电商 Bob 在联合精准营销场景中的合作，旨在借助隐语 SCQL 工具，在保护数据隐私的基础上，通过深度用户画像分析找到对 Alice 而言有价值但尚未接触的 Bob 用户，进而提高营销活动的效果与市场占有率。报告详细阐述了实验环境的构建，包括所需的操作系统配置、工具软件安装以及部署架构的选择。同时，针对数据的准备与权限设定做了详尽解释，并通过实例展现了查询语句的设计及其背后的数据流转与安全校验过程。此外，还总结了整个实验的核心发现及未来的技术优化方向。适用人群：主要适用于熟悉大数据技术和有志于研究多方计算、数据安全领域的大数据分析师和技术研发人员。使用场景及目标：用于金融机构与企业间的联合营销项目，帮助不同行业间建立安全高效的数据共享通道，以实现精细化营销决策。其他说明：报告强调了在保证信息安全的前提下如何利用先进的技术手段促进商业伙伴之间的数据互信和价值交换，这对于提升金融服务的质量与覆盖面、增强电商平台的客户关系维护能力都具有重要意义。此文不过抛砖引玉之作，难免含有疏漏及稚嫩之处。内容仅供参考，读者请理性借鉴。

山东大学隐语数据要素大赛COOL队参赛作品CSGO-联邦隐私商业安全保障 CSGO联邦隐私商业安全保障一个基于隐语多方安全隐私计算框架和Tauri框架的分割学习交易风控系统CSGO联邦隐私商业安全保障（Commerce Security & Governance Over Privacy Alliance）基于隐语·SecretFlow隐私计算框架，针对当前“先用后付”“仅退款”等电子商务新场景，通过不同平台间购物者信用限制信息隐私共享，利用分割学习，从而识别不良用户并限额的交易风控系统。目錄环境要求CLI部署综合安装依赖环境调试运行产品启动 Ray 环境初次运行除其他外图形用户界面部署从发布开始来自来源综合安装依赖环境安装所需的包开始构建数据格式csv数据格式原始数据预测训练集数据测试集数据CLI运行项目运行生成文件夹预测GUI运行GUI引导获奖情况本项目在山东大学×蚂蚁集团隐语SecretFlow举办的2024年数据创意流通创意大赛中获得一等奖（第一名）。环境要求GNU/Linux

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