360金融宣布成立隐私保护与安全计算研究院

 

  进入9月以来,中国的金融科技行业进入了一个前所未有的“整顿期”。已有多家第三方自身越来越重视隐私保护,监管也在数据获取的合规性方面不断加大力度。日前,金融科技宣布成立隐私保护与安全计算研究院,引入联邦学习技术发力大数据隐私保护研究。

  隐私保护与安全计算研究院院长、首席数据科学家沈赟表示:“金融与科技的融合,极大程度上取决于对数据价值的深挖程度,而如何兼顾隐私性与可用性的关系,既是企业必须面对的道德底线,也是考验企业技术是否过硬的先决条件。”

  记者获悉,360金融在安全多方计算、 同态加密、差分隐私、联邦学习等技术领域都进行了部署,并通过实际业务数据,训练更安全的模型,同时链接多方孤岛数据提升模型性能。具体来看,利用同态加密,对加密后的数据直接进行运算,相比较有高风险泄露数据的明文计算,这种方式在保证计算正确性的情况下,从根源上确保了用户隐私不被盗用、窃取,同时在处理过程中也实现了全程“封闭”。

  另外,利用差分隐私技术降低暴露训练数据中敏感信息的可能性。差分隐私是建立在对随机算法的约束之上的,限制攻击者在得到带噪中间件后,对原数据的推导能力。再结合安全多方计算,联邦学习等技术,如何能查到自己订的机票是否出...实现联合多方分布式训练并更新模型。这种方法不需要上传数据,在保持模型预测性能的情况下,比传统方法更加有效地保护了用户信息。

  360金融隐私保护与安全计算研究院所关于隐私保护机器学习的研究,一方面是用户层面的联合训练模型,即联合多个客户端本地数据,通过计算的中间参数,联合更新模型;另一方面是数据机构之间的联合建模,“不复习别想过” 沪网约车驾驶编写了新型的机器学习算法,机构之间不再需要互传原始数据,这种新型算法训练的模型可以评估出数据有效性,也可以部署到线上进行联合推断预测。

  沈赟强调:“从整个行业来看,数据规模急剧增长,数据类型更加多样,应用场景更加多元,都将成为用户隐私保护和数据安全的‘不安因素’。研究院将秉持公司安全属性,将概念阶段的技术实际应用与金融场景,实现可落地方案的解决,带动新技术的应用及跨产业的融合与创新。”

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