【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 2025-03-05 10:38:08

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:本研究针对微电网在遭受拒绝服务(DoS)攻击时面临的功率分配不均与电能质量问题,提出了一种兼顾功率精确均分与电压频率质量恢复的抗攻击混合动态事件触发二次控制策略。该策略通过设计新型混合动态事件触发机制,有效减少控制器与分布式单元间的网络通信负担,同时增强系统对DoS攻击的鲁棒性。研究构建了完整的微电网二次控制框架,整合了分布式协同控制算法与事件触发通信机制,在保证系统稳定性的同时,实现了对频率、电压偏差的快速调节和有功/无功功率的精确分配。通过Simulink平台进行仿真实验,验证了所提方法在遭受DoS攻击及正常运行工况下均能有效维持微电网的稳定运行与高质量电能输出。; 适合人群:具备电力系统自动化、分布式控制或微电网相关基础知识,从事新能源、智能电网领域研究的研发人员及高年级研究生。; 使用场景及目标:① 解决微电网在通信受限及网络攻击场景下的协同控制难题;② 实现微电网在异常工况下功率均分与电能质量的双重优化;③ 为设计高安全性、高可靠性的智能微电网控制系统提供理论依据与仿真验证方案。; 阅读建议:本资源侧重于控制策略的设计与仿真验证,建议读者结合微电网基础理论与Simulink仿真技术,深入理解事件触发机制与抗DoS攻击控制算法的实现细节,并动手复现仿真案例以加深对系统动态性能与鲁棒性的认识。
内容概要:本文围绕《【太阳能学报EI复现】基于粒子群优化算法的风-水电联合优化运行分析(Matlab代码实现)》展开,系统阐述了采用粒子群优化算法(PSO)对风能与水力发电系统进行联合优化调度的研究方法与技术路径。研究聚焦于构建多能源互补协调的优化模型,详细论述了目标函数的设计、系统约束条件的处理、算法求解流程及收敛性分析,并通过Matlab编程实现了完整的仿真验证过程,有效提升了可再生能源系统的运行效率与稳定性。该工作属于电力系统智能优化领域,强调对高水平期刊论文的高精度复现,兼具理论深度与工程实用性,适用于科研复现、学术研究与教学参考。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源优化调度、智能算法应用的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于复现《太阳能学报》等高水平期刊中关于风-水电联合调度的EI/SCI论文;②掌握粒子群算法在多源协同优化中的建模、编码与求解关键技术;③辅助完成学位论文、科研项目申报或学术竞赛中的仿真建模任务; 阅读建议:建议结合文中提供的网盘资源下载完整代码与文档资料,按照目录结构循序渐进学习,重点关注算法实现细节、电力系统建模逻辑与参数设置方法,同时可延伸学习灰狼优化算法、YALMIP工具包等先进优化技术,以全面提升科研仿真与创新能力。

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