隐私计算第9讲笔记：隐语多方安全计算在安全核对的行业实践

01 业务背景:安全核对产生的土壤

行业背景：关上一扇门，开了一扇窗

数据差异的来源

02 产品方案:从试点到规模化的路

解决方案：风洞隐私安全核对

产品方案

支持1 to N 的规模化核对

 特色功能

支撑规模化的核对与排查

 
03 技术共建:与隐语的共同成长

针对应用场景的差异化产品表达

安全自证

与隐语共建安全自证的相关的能力

解释隐私计算安全的成本比较高，如何解释出产品达到了隐私计算的要求？

 体验链接:https://www.secretflow.org.cn/experience-zone-psi/welcome

安全自证的三步，隐语目前在1.5步

未来挑战 

 需要与隐语共建的核心能力

低门槛

• 部署介质：from Sever to PC
• 部署方法：from 黑屏 to 白屏

易用性

• 规则编写：from 编码 to 可视化组件
• 异常排查：from 表格 to 图形

高性能

• 数据连接：from CSV to ODPS
• 数据计算：from 单机 to 分布式

实时性

• 数据：from 静态表 to 流式数据
• 任务：from 日调度 to 分钟级

课程学习到这里算是告一段落了。隐私计算对于数据要素是一个重要的技术，可以看到隐私计算目前也处于高速发展中。能够给用户清晰的演示隐私计算的运行过程，确实是一件非常有必要的事情。经过几天的学习，感觉算是进入了隐私计算的小门，也做了比较有趣的实验，希望后续能够做出一些应用来。当然，如果主办方能够介绍一下应用开发的过程就更好了。