云安全隐私计算

产品简介

腾讯云安全隐私计算(Cloud Security Privacy Computing,CSPC)是腾讯云推出的以联邦学习(FL)、安全多方计算(MPC)、可信执行环境(TEE)等技术为基础的平台,产品使原始合作多方数据不出本地即可完成联合建模、安全求交(PSI)、隐匿查询(PIR)、安全统计分析等功能。

目录

一、产品优势

二、应用场景

三、常见问题


一、产品优势

1、产品稳定性

产品基于 K8s 集群可做到灵活扩展,最大化保障平台稳定性。

2、专业机构背书

2019年获取信通院首批安全多方计算认证,当年一共只有5家公司获得该证书;2020年又获取了联邦学习和安全多方计算双认证。

3、专利

云安全隐私计算共获得21项专利,其中《用于同态加密的语义安全的随机化迭代仿射密码》,包含了云安全隐私计算平台最底层最核心的创新同态密码技术,通过官方绿色通道加速申请半年即获得国家授权。

4、产品性能

基于 Apache Spark、Apache Pulsar,产品计算性能和网络性能优异,并且可以适配不同场景的不同训练量级横向扩展资源,保证性能稳定可控。

5、产品安全性

平台不接触客户原始数据,合作方之间只传递中间加密参数,从框架和算法层均保障无任何中间第三方参与。

 

二、应用场景

1、银行信贷场景

从引流阶段的营销服务,到贷前、贷中、贷后全面风控服务,云安全隐私计算平台助力银行信贷业务顺利展开。

2、车贷逾期场景

基于云安全隐私计算平台,联邦建模相对离线模式效果无损,且在保证样本数据的质量的前提下模型效果稳定提升。

3、跨机构数据合作场景

针对银行数据合作业务监管严格的情况,云安全隐私计算专门针对银行实现单向联邦网络策略,在纯私有化部署的基础上,开启单向网络策略连接到数据合作方,最大化保障银行侧安全性。同时又可以根据实际场景灵活配置合作方之间的网络策略,解决监管严格合作难的问题。

4、保险业务场景

从引流阶段的营销服务到核保、赔付的全面风控服务,云安全隐私计算平台助力保司业务顺利开展。

5、广告 RTA 场景

信息流广告平台开放 RTA(Real Time API:实时应用程序接口)能力,云安全隐私计算平台助力数据合作方帮助广告主屏蔽劣质用户。

三、常见问题

1、联邦学习有哪些使用场景?

在跨机构数据合作中,所有涉及到数据联合建模的场景,都有使用联邦学习的潜在诉求,联邦学习保障数据不出本地即可完成模型训练,在模型效果无损的情况下最大化保障数据安全。

联邦学习目前主要应用在风控和营销场景。风控主要是金融信贷风控和保险业务风控;营销场景一般不限行业,所有需要降低获客成本、提升获客质量的场景都可以满足,包括保险、教育、游戏、电商等行业。

2、什么是安全多方计算(MPC)?

安全多方计算(MPC)是指在无可信第三方的情况下,多个参与方协同计算一个约定的函数,并且保证每一方仅获取自己的计算结果,无法通过计算过程中的交互数据推测出其他任意一方的输入和输出数据。

安全多方计算(MPC)包括同态加密、秘密共享、混淆电路、零知识证明、不经意传输(OT)等技术。

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