【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 2025-03-17 11:24:44

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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源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ImageStitching 图像矩阵实现,图片拼接、缩放、旋转等工能 一、前文 之前有个朋友委托我实现一个图片拼接的组件,感觉挺有意思,于是周末花了些时间去研究了下,其实拼接这一步并不难,但是我在研究中发现了Matrix这个东西,非常好的东西。 为此,我竟然拾起了多年没有动过的线性代数。 二、原理 要彻底搞懂matrix还是需要一定的线性代数上面的理解,不过对于基本使用,了解到矩阵乘法就足够了。 在android坐标系中,分为x、y和z三个轴,分别代表了长、宽、高三个维度。 如下图所示 android坐标系 在android中,使用三维坐标(x,y,z)组成一个行列式与一个三阶行列式进行矩阵乘法。 矩阵乘法 图中显示的使用初始坐标组成的矩阵与单位矩阵进行矩阵乘法。 矩阵乘法使用可以参考矩阵乘法) Martix会把输入进来的矩阵带入到其内部的矩阵中进行计算,最终输出新的矩阵,来达到对图形形态的处理。 三、基本方法的使用 Matrix提供的基本方法有三种模式, setXXX()方法,例如 setRotate(),setScale() preXXX()方法,例如 preRotate(),preScale() postXXX()方法,例如 postRotate(),postScale() 其中,setXXX()会先将矩阵重置为单位矩阵,然后再进行矩阵变幻 preXXX()和postXXX()方法会牵扯到矩阵的前乘和后乘,如果了解了矩阵乘法规则,就会明白矩阵前乘和后乘得出来的结果是不一样的,不过一般情况下都会选择使用post方法,后乘。 其中还有扩展方法比如: mapRect(rect) /...
内容概要:本文系统研究了改进灰狼优化算法在复杂山地环境下无人机三维路径规划中的应用,旨在解决地形起伏剧烈、障碍物密集等挑战性条件下的航迹安全性与全局最优性问题。通过构建综合威胁代价函数与路径优化模型,结合Matlab平台实现算法仿真,有效提升了路径的平滑性、避障能力与收敛效率。文中详细阐述了算法的改进策略,包括种群初始化优化、自适应控制参数调整及局部搜索能力增强机制,并通过与传统灰狼算法及其他智能优化算法(如蚁狮算法、蜣螂算法)的对比实验,验证了所提方法在路径质量、计算效率和鲁棒性方面的优越性能。; 适合人群:具备一定智能优化算法理论基础和Matlab编程能力,从事无人机路径规划、智能控制、人工智能或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于复杂自然地形(如高山、峡谷)或多障碍城市环境中无人机自主导航系统的路径规划;②为新型群智能算法在三维空间路径优化中的改进与工程化应用提供技术参考;③服务于学术论文复现、科研项目攻关及实际无人机系统仿真验证需求; 阅读建议:建议结合文中涉及的多种路径规划算法(如A*、RRT、DWA等)进行对比学习,深入理解目标函数设计、约束处理机制与仿真可视化流程,重点关注算法改进策略对收敛性能的影响,以全面提升科研创新能力与工程实践水平。

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