【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 2025-03-06 11:50:47

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:本文研究了在通信资源受限与恶意攻击干扰下的孤岛微电网分布式二次控制策略,提出了一种兼具通信效率与攻击弹性的动态事件触发控制方案,旨在实现电压频率的精确恢复与有功无功功率的均衡共享。通过Simulink仿真与Matlab代码实现,系统验证了该策略在显著降低通信频次的同时,能够有效抵御拒绝服务(DoS)等网络攻击,保障微电网在复杂环境下的稳定运行。研究深入探讨了动态事件触发机制的设计、分布式控制算法的弹性优化,并确保系统具备排除芝诺行为的能力,从而全面提升微电网在极端条件下的鲁棒性、可靠性与运行效率。; 适合人群:具备电力系统、自动化或相关领域基础知识,从事微电网、分布式控制、能源系统安全方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于孤岛微电网在遭受通信限制和网络攻击时的二次电压与频率调节;②为高比例新能源接入场景下的微电网提供具备攻击容忍能力的弹性控制解决方案;③支持科研仿真验证与教学演示,推动分布式能源系统安全控制技术的发展。; 阅读建议:建议结合提供的Simulink模型与Matlab代码进行仿真实践,深入理解控制策略的实现细节,并可通过修改攻击模型、通信参数或网络拓扑进行拓展性研究,以全面掌握其弹性机制与优化潜力。
上市公司绿色全要素生产率(Green Total Factor Productivity,简称GTFP)是衡量企业绿色发展和资源配置效率的重要指标,其不仅关注经济效益,还强调环境效益,体现了绿色发展理念。 一、上市公司绿色全要素生产率的介绍 上市公司绿色全要素生产率是衡量企业在实现绿色发展的过程中,如何有效地利用劳动、资本、能源等资源进行生产的综合效率。本分享数据涵盖2500+家上市公司,数据年份为2007-2022年,共46424条样本,含证券代码、年份、绿色全要素生产率、绿色技术效率变化指数、绿色技术进步变化指数。 二、数据指标 绿色全要素生产率 绿色技术效率变化指数 绿色技术进步变化指数 用于衡量企业绿色发展效率的综合指标 反映绿色技术使用效率的变化 衡量绿色技术进步的效果 三、测算方式 企业绿色全要素生产率的测算采用了非径向SBM-ML指数(简称“ML指数”)模型。该模型通过将企业的环境污染、绿色技术进步等因素纳入生产效率评价体系,全面反映了企业在绿色发展方面的整体表现。 具体的测算方式如下: (1)要素投入:以企业员工数作为劳动投入的代理变量,企业固定资产净额作为资本投入的代理变量,企业所在城市的工业用电量根据企业从业人员占城市城镇人员就业比重进行换算作为能源投入的代理变量。 (2)期望产出:以企业的营业收入作为期望产出的代理变量。 (3)非期望产出:将企业从业人员占所在城市城镇人员就业比重与“工业三废”(即工业二氧化硫、工业废水、工业烟粉尘排放量)结合,进行换算,作为非期望产出的代理变量。 四、参考文献 崔立志,孙旺,黄敏敏.新能源示范城市建设对企业绿色全要素生产率的影响研究——基于A股上市公司的实证分析[J].广西财经学院学报,2023,36(01):92-104. 五、数据来源 数据来源于《中国城市统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、

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