【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 2025-03-11 17:08:14

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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代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/ee8627e4e6d7 ABAP调试器是一种功能强大的工具,可用于在执行期间对ABAP代码进行检验。除了常规的核心功能(例如逐行运行代码以及检验变量、字段符号和引用的值)之外,它还提供了一些辅助性的特性,能够简化并压缩调试会话的时长。并非所有使用者都熟悉这些辅助特性。SAP ABAP调试器是处理和优化ABAP代码开发与维护工作的核心资源,它配备了多样的功能来协助开发人员在运行状态下进行检验和排除故障。此资源着重阐述了ABAP调试器的一些高级特性,涵盖了深入分析调用堆栈、系统级调试、更新会话调试以及提升调试效率的方法。 1. **深入分析调用堆栈**:除了常规的应用程序调试,开发人员有时需要对调用堆栈的内部层级进行深入调试,特别是在错误出现在异步执行的更新处理或系统级程序时。通过启用**系统级调试**,可以访问通常不公开的系统代码,但这也会导致调用堆栈的显著增加,因此需要审慎操作。 2. **系统级调试**:对于不含业务逻辑的系统级程序,开发人员通常无需进行调试。然而,在特定情形下,例如进行错误追踪时,可能需要进入系统代码。借助调试器的“系统调试启用/禁用”选项,可以赋予对系统程序的调试权限。 3. **更新会话调试**:在处理异步更新任务,例如持久化业务数据时,错误可能发生在更新任务内部。激活**更新会话调试**,在更新任务完成后,调试器将自动启动,展示执行路径。比如,在变更成本中心后,通过输入调试指令 "/h" 启动调试,保存后能够看到更新过程中的错误。 4. **分析调用堆栈**:在进行深入调试时,调用堆栈是至关重要的。通过分析调用堆栈,能够定位到引发问题的具体位置,如在VB_V2_NORMAL...
内容概要:本文档为一项关于“价格型需求响应”背景下配电网供电能力综合评估的硕士论文复现资源,采用Python语言实现核心算法与模型。内容系统涵盖了需求侧响应机制建模、基于电价引导的负荷调整策略、配电网供电能力的量化评估方法,并通过编程仿真对实际配电系统进行分析,重点复现了原论文中的数学模型、优化求解流程及关键结果,旨在提升配电网运行效率与供电可靠性,同时为相关研究提供可复用的代码基础。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Python编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、需求响应、配电网规划等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①复现并深入理解硕士论文中关于价格型需求响应与供电能力评估的理论模型与实现方法;②应用于学术研究、课程设计或科研项目,开展需求响应策略仿真与配电网承载力分析;③作为科研参考,支撑高水平论文撰写、课题申报及算法二次开发。; 阅读建议:建议结合文档中的代码逐行调试,深入理解优化模型的构建逻辑与求解过程,同时可对比相关Matlab版本实现,以全面掌握不同编程环境下算法实现的异同,进而深化对技术细节与工程应用的理解。

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