用隱私計算護航金融數據安全有序流通

涂曉軍

近年來，伴隨數據流通增多，國內外數據泄露事件頻發，各國對數據流通安全高度關注。歐洲、美國和我國，均對個人隱私進行立法保護。隱私計算在“數據使用”與“隱私保護”兩者并重的要求下，為業界提供了一種技術解決方案，能夠打破以機構為單位形成的“數據孤島”，可在一定程度上化解數據價值釋放與數據保護之間的矛盾。隱私計算技術以其“可用不可見，可控可計量”的特性，在保護原始敏感數據不出域的基礎上實現對于數據的分析與計算，從而提供了一種新型的安全數據流通范式，在保護隱私的前提下實現數據價值流轉。目前，隱私計算重要性已日趨凸顯，逐漸成為促進隱私保護和數據融合應用的核心技術。金融業對數據安全和隱私保護要求較高，我們應重視使用隱私計算護航金融數據安全有序流通，發揮數據要素乘數效應，為推動高質量發展提供有力支撐。

隱私計算的三大技術路線方向

當前，隱私計算基本形成了以多方安全計算、聯邦學習、可信執行環境為代表的三大技術路線方向，以及以同態加密、差分隱私、零知識證明等其他密碼學技術為輔助的成熟技術體系。

多方安全計算是一種基于多方數據協同完成計算目標，實現除計算結果及其可推導出的信息之外不泄露各方隱私數據的密碼學技術。多方安全計算近年來在工程實用性方面已取得一定的突破，當前正在探索適合的應用場景。

聯邦學習是一種多個參與方在保證各自原始私有數據不出數據方定義的私有邊界前提下，以保護隱私數據的方式交換中間計算結果，從而協作完成某項機器學習任務的模式。聯邦學習本身就是面向工程問題的解決方案，當前在跨機構的聯合建模場景已有較為成熟的應用模式。

可信執行環境是基于硬件級隔離及安全啟動機制，為確保安全敏感應用相關數據和代碼的機密性、完整性、真實性和不可否認性目標構建的一種軟件運行環境。該技術已廣泛應用于手機等終端場景，服務器側的可信執行環境當前受限于芯片等因素，成熟度有待進一步提升。

隱私計算的應用前景

隨著隱私計算各類技術的不斷深化發展，商業銀行、運營商、互聯網公司及科技公司等基于自身發展的考慮，紛紛開展隱私計算方向的研究和布局。

信貸風控方面，面對金融行業數據的敏感性和數據隱私保護的強監管態勢，數據孤島問題日益影響金融機構的外部數據合作，而數據又是影響風控效果的核心要素。通過隱私計算技術引入跨行業的用戶、企業特征，進行聯邦建模、聯邦預測，可以有效解決跨機構合作中數據隱私與數據共享的矛盾，打破數據壁壘，豐富金融場景數據維度，在雙方或多方合作中保障數據價值交換時的數據安全。另外，利用多方安全計算技術可以實現在數據提供方不獲取查詢內容的情況下，以隱私信息檢索方式增強行業的風控質量，既實現了敏感數據不出庫、不泄露，又保障了多方數據的安全共享。

精準營銷方面，由于金融行業涉及的客群交易活躍且需求多樣，精準營銷對金融機構提升客戶黏性、降低獲客成本至關重要。隱私計算有助于解決數據維度不夠豐富、關聯企業間的數據共享渠道難以打通的問題，提升金融機構精準營銷能力，加強客戶價值挖掘。聯合營銷包括納新拓客、存量客戶營銷、客戶畫像等細分場景。金融機構利用多方安全計算，在保障原始數據不出域的前提下，完成客戶資產管理規模的結算與提升，增強客戶黏性、降低獲客成本。集團與子公司、總行與境外分行聯合統計用戶總資產，激活沉睡客戶。另外，跨行業機構之間利用隱私計算，通過縱向聯合建模，挖掘潛在用戶和高凈值客戶，基于不同企業特點設計信貸、委托、貸款、政府貼息等專項金融產品，降低信息不對稱成本，實現產業鏈延伸、價值鏈提升和供應鏈貫通。

金融反詐方面，在保障隱私數據安全的前提下，利用多方安全計算、圖聯邦等技術，結合互聯網、運營商數據的社交關系屬性，可準確鑒定關系鏈條上的欺詐風險，實現對詐騙犯罪團伙的識別。此外，銀行對客戶信貸資金流向監控始終存在著“跨行難”的瓶頸，同樣可利用多方安全計算與圖聯邦技術整合結算數據，共享并匯總客戶的交易流水后形成跨行資金流向網絡，為貸后資金流向提供更多維度的判斷，在信貸詐騙識別方面起到顯著的作用。

隨著隱私計算技術的發展，未來有望形成數據要素流通的安全底座，并結合其他數字技術應用進一步構筑金融數據要素流通基礎設施平臺。該平臺可為金融業及各行業提供數據要素流通新范式，助力數據、模型、算法、應用及服務的價值流通共享，幫助加快數據市場、算法市場、模型市場、算力市場等數據流通生態市場構建，實現不同企業、不同行業間的數據要素可信共享共治、信息可控可監管的跨場景服務效果。基于該框架，可進一步探索基于數據合作的商業模式可行性，使數據提供方、數據使用方、數據撮合方、技術輸出方和監管審計方等各司其職，充分發揮自身價值，形成兼容開放、互利共贏的良性生態。

中國銀聯隱私計算的創新研究與應用實踐

中國銀聯自2019年開始成立隱私計算研究團隊，在三大技術路線上均有相關的研究與應用實踐，并牽頭金融業隱私計算互聯互通工作，相關成果榮獲2021年度中國人民銀行金融科技發展獎二等獎并入選“2023金融信息化10件大事”。

基于聯邦學習的隱私計算平臺建設。中國銀聯基于聯邦學習開源項目以及云原生架構作為底層能力支撐，并在此基礎上二次定制建成“銀聯隱私計算平聯邦學習臺”，支撐了與工商銀行、國泰君安、螞蟻科技等商業銀行、證券機構以及互聯網公司開展相應的數據合作。一是安全可控，從底層通信、安全算法到上層應用的核心代碼均自主掌控并通過系統檢測。二是具備企業級功能與性能。平臺界面友好、功能完備，能夠支撐億級規模數據進行隱私計算。三是數據安全管理架構清晰，專門設計了契合金融企業場景的分離部署方式以明確數據責權。四是有條件、有限制地與大數據平臺對接試點，按照監管政策要求，把握技術發展階段，逐步從研究向應用轉化。五是打造開放生態架構，解耦隱私計算底座、算法與算子，便利互聯互通。此外，中國銀聯高度關注平臺底層的基礎安全，進行了一系列安全加固，并與上游社區、業界情報以及業務部門形成聯動機制，當前已經具備對于風險事件進行第一時間研判復現以及處置的能力，進一步保障數據安全。

基于安全多方計算的安全人臉監管沙箱項目。人臉識別技術以其便利性在支付驗證中得以應用，但驗證過程需要采集屬于個人隱私范疇的生物信息，爭議較多，監管較嚴。結合隱私計算中的安全多方計算技術，中國銀聯聯合交通銀行以及產業相關方共同申報了人民銀行上海金融科技創新監管試點應用項目“基于安全多方計算的圖像隱私保護產品”（上海市2020年第二批），共同開展了基于隱私計算的生物特征識別應用研究，實現個人生物特征（人臉）敏感信息的隱私保護。項目結合隱私計算安全多方計算技術和人臉識別技術，在不傳輸生物特征原始數據的前提下通過安全多方計算的方式完成人臉的認證比對，從而在不改變用戶交互流程的前提下達到保護用戶隱私信息的目的。

基于可信執行環境的安全存儲服務。敏感數據的安全存儲是數據監管、數據治理的重要環節。為解決敏感數據的加密存儲問題，中國銀聯探索構建了基于機密計算的安全存儲服務，在應用和數據庫系統之間增加前置加密模塊，攔截、解析數據并根據加密策略對數據進行加解密。在數據處理過程中，數據和密鑰均放置在機密計算加密的內存環境中，保障敏感數據在計算和存儲狀態下的安全。

隱私計算互聯互通能力建設及標準制定。隱私計算因其“可算不可見”的特性成為打破“數據孤島”的關鍵技術，但隱私計算平臺差異仍然限制了跨平臺的數據流通。為切實化解隱私計算技術平臺壁壘，推動金融業數據要素在異構隱私計算平臺間的有序流通共享，依托北京金融科技產業聯盟，中國銀聯聯合主要商業銀行、電信運營商、科技公司、互聯網公司、檢測機構、開源社區等業界50余家單位組成金融業隱私計算互聯互通工作組，協同攻關金融業隱私計算互聯互通難題，當前已取得突破性進展。工作組秉持“安全互通、兼容開放、生態共融”理念，統一框架共識，建立標準規范，開展技術驗證，探索場景應用，提出了金融業異構隱私計算平臺互聯互通框架與標準，涵蓋隱私計算多種技術路線，有效解決了互聯互通產業協調與技術整合難題，并與通信、互聯網、能源、數交所等重要行業機構積極溝通交流，持續在技術上對齊拉通，支持跨行業數據要素流通，發揮了技術與標準引領作用。

未來，中國銀聯將基于互聯互通標準以及銀聯隱私計算平臺持續開展隱私計算業務創新，賦能跨機構數據協作，在合法合規的前提下支撐更多場景應用，不斷發揮銀聯網絡和數據的價值，并助力推動金融行業數據要素流通良性生態的構建，更好發揮金融數據要素服務實體經濟的能力。

責任編輯：隗勝楠