【演讲合集】摩斯隐私计算在营销场景的应用实践

蚂蚁摩斯隐私计算论坛 2025-03-04 17:15:47

近日,摩斯团队多位技术老师分别在TOP100案例峰会、2024CCF中国数字金融大会、2024开放原子开发者大会上发表演讲。围绕“隐私计算”、“营销业务”等话题,从摩斯密码库、隐私计算技术到摩斯隐私计算在营销场景应用、助力营销业务增长与数据合规等多方面进行详细阐述。

 

大会演讲

 

摩斯团队基础算法同学胡芯忆的演讲《MorseCrypto:国家商用密码算法的高速软件实现》,为大家介绍了MorseCrypto以及SM2、SM4优化实现方法及性能优势。摩斯算法专家李漓春在《摩斯隐私计算助力营销数据合规与业务创新》演讲中,介绍了针对金融业营销方案以及支撑方案的三大核心能力,并阐述了摩斯在隐私计算领域的技术创新。摩斯高级技术专家王华忠在TOP100峰会,“数据治理/数据要素”分会场带来分享——《隐私计算在营销科技的应用》,着重对隐私计算在企业数智化增长、联合建模等多个营销场景的应用进行详细阐述。

 

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摩斯基础算法胡芯亿

 

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摩斯算法专家李漓春(左)

 

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摩斯高级技术专家王华忠(右)

 

 

营销场景对隐私计算性能要求高

 

在营销场景中,存在大量的数据流通,隐私计算技术作为一门应用于跨机构数据合作、解决互不信任参与方之间保护隐私协同计算问题的交叉融合技术,可用来进行关键数据的保护实现数据的合规安全流通。

营销场景数据量大、时效性强,对产品性能要求高,摩斯基于多年金融营销场景打磨,利用协议算法库MorseCrypto进一步构建出高性能的半同态算法(ElGamal、Paillier)、GC、OT等MPC基础协议的高性能实现,极大地提升了摩斯隐私计算产品的性能。摩斯是行业内为数不多的同时通过信通院多方安全(MPC)和联邦学习(FL)隐私计算大规模性能认证的厂商。

目前摩斯隐私计算产品已在上百家银行等金融机构部署使用,建立了以隐私计算节点连接的数据和流量资源生态网络。通过隐私计算安全连接的全渠道分布式流量场景平台、数据源等,助力数据安全流通与价值释放。

 

摩斯营销科技助力行业全域智能增长

 

摩斯隐私计算技术在营销业务中应用广泛,已在企业数智化增长、跨域营销数据安全、联合营销建模、营销实时决策等营销场景落地,根据客户不同的需求给出对应的方案。

针对银行卡营销,摩斯在发卡、绑卡、促活等各阶段提供全生命周期的营销服务。结合交易场景制定精细化权益发放策略,帮助银行用户提升开卡效率和用户留存率。

针对其他机构营销,摩斯基于隐私计算技术:1、利用多方数据帮助增强金融机构与场景数据的联动。2、通过用户支付行为分析+覆盖多支付机构和多消费场景,能更精确的触达对应的场景和权益。3、充分了解用户支付偏好+覆盖含衣食住行在内的各类消费场景和各支付机构,可更高效的分发支付机构。构建了全域场景,结合包括摩斯自有数据、广告主数据、媒体数据、数据源数据在内多方数据形成的全域数据,搭建了全域场景+全域数据的数智营销模型体系。服务于金融、零售、互联网行业,为他们提供智能营销平台、智能营销助理、营销生态网络等精准营销能力。

 

Morse营销科技,行业智能全域增长专家!

 

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内容概要:本文通过一个典型的嵌入式开发困境——因供应链问题需紧急更换传感器芯片,引出使用C语言实现工厂模式来解决代码强耦合问题。文章首先介绍如何利用C语言的结构体和函数指针模拟面向对象中的“接口”概念,定义统一的传感器操作接口(Sensor_Ops),实现业务层与具体驱动的解耦。接着展示“青铜段位”的简单工厂模式,通过switch-case根据宏定义选择具体传感器实现,使更换芯片只需修改一行代码。进一步,文章引入“王者段位”的自动注册工厂模式,利用编译器的section特性,将各传感器驱动的操作集自动注册到指定内存段,工厂通过遍历该段自动发现所有可用传感器,真正实现了“对扩展开放,对修改关闭”的开闭原则。最后阐述了该模式在硬件模拟(Mock)、多版本兼容和团队协作方面的实战价值。; 适合人群:从事嵌入式系统开发,具备一定C语言基础和项目经验的工程师,特别是常面临硬件变更、多型号产品维护或团队协作开发的从业者。; 使用场景及目标:①当项目中存在同类外设(如传感器、显示屏、存储芯片)多种选型,需要灵活切换时;②希望实现硬件抽象,便于在无实物硬件时进行软件仿真和单元测试;③构建多硬件版本产品(如Pro/Lite版),用一套代码库支持不同配置;④促进团队分工协作,降低驱动开发与业务逻辑之间的依赖和冲突。; 阅读建议:此资源不仅提供了代码范例,更重要的是传达了一种解耦和模块化的设计思想。建议读者在理解基本原理后,动手实践,尝试在自己的项目中应用简单工厂模式,并逐步过渡到自动注册模式,同时思考如何将此思想推广到其他模块(如通信、存储等)的设计中。

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