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腾讯安全隐私计算解决方案

腾讯安全隐私计算解决方案，整合联邦学习平台与天御隐私计算平台功能。支持数据“可用不可见”协同计算、多方安全建模及隐私保护合规处理，助力企业在数据安全前提下挖掘价值，满足跨域数据合作与隐私保护需求。
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数字化产品数据安全腾讯安全隐私计算解决方案

 

icon行业背景介绍——隐私计算价值体现icon

解决机构由于合规、政策、隐私保护等考虑因素，难以采取传统数据共享的方式进行信息互联的困境通过隐私计算可实现“数据不出门，信息可用”，是信息互联、共享的新模式。。

 

 

 

icon天御全栈式隐私保护计算能力架构icon

 

 

icon联邦学习模块原理介绍icon
数据隐私保护
特征数据、标签样本、模型隔离：
双方各持有隐私数据与部分
模型模型训练阶段不涉及任何数据和模型参数交换
模型部署阶段联合使用
深度融合模型无损
融合多方数据能力
数据底层融合、模型端到端训练
联邦学习效果与数据集中建模效果相等，优于任一单边建模
共同获益
定制化风控模型

 

 

icon安全计算模块介绍icon

支持多方数据安全加减乘除等运算
支持多方数据安全求交
支持多方统计分析
支持匿踪查询
专为数据安全融合而生的密码学技术
不以参与方之间信任为前提，实现数据的“可用而不可见”
计算结果与明文计算结果一致
多方安全计算技术在计算机指令和编译器层面用加密运算替代了明文运算

 

 

 

icon隐私计算平台典型应用场景icon

安全求交—保护非交集样本
场景描述：银行和数据源达成协议，基于数据源的用户画像帮助银行做信用卡精准营销，但需要排除银行已有的客户，节省营销成本和避免客户骚扰

 

隐匿查询——保护查询ID

场景描述：车企45店拥有不少的销售线索，需要调用数据源的营销风险分接口，做个选。但销售线索是车企的潜在重要资产，不想被数据源泄露给同行，所以既需要保护查询的手机号码，同时又能获得数据源的营销风险分

 

联合分析——联合数据洞察

场景描述：广告主拥有大量的沉寂客户，需要借助数据源的画像信息进行精准促活，比如需要精准定向年龄大于某值的沉寂账户进行电话营销

联合建模——联合数据预测

场景描述：信用卡中心拥有客户的逾期信息和资产情况，数据源拥有互联网用户画像，两者达成合作协议，结合双方数据共同建立信用卡申请反欺诈模型提升模型效果，但各自数据都不能离开本地

 

 

icon隐私计算平台产品特点icon
更安全
去中心化联邦协议，不依赖可信第三方
Freedman多项式加密安全求交P5l，Blind R5A求交协议
高效同态加密运算，消息加密传输
支持同态加密、秘密分享、差分隐私等多种安全机制
高性能
全云原生打造，5parkon k8s支持弹性资源申请
Paillier3性能加密10K/5，解密1K/5
异步并发mini-batch训练，千万级样本，1小时完成XGBoost训练支持海量数据，训练性能比业界框架快5+倍
效果好
在金融风控、广告推荐、智慧政务等业务场景落地
AUC/K5指标相比单方建模效果提升明显
 
更易用
支持横向纵向，模型训练，模型预测等全栈功能
通过平台集成的iuputernotebook进行本地数据的处理和建模
模型包括LR、XGBoost、Dnn
可视化拖拉拽操作
智能化
支持评分模型中应用多种拒绝推断算法
全流程支持样本权重、支持模型5HAP可解释性
可设置P5I隐私集合求交定时自动化任务
支持host端发起建模任务
 

 

 

icon建模冷启动icon
传统联邦学习限制
条件
需要场景建模方有历史表现标签样本
需要场景建模方来主导发起建模任务
现状
缺少样本数据，无法建模
缺少数据专家，无法建模
天御隐私计算平台
现状
数据源一般沉淀有大量的样本数据
数据源一般有很多数据领域专家
平台优势
提供联邦迁移学习算法，解决对方缺少样本问题
提供数据源本地发起建模，解决对方缺少专家问题

 

 

icon金融场景特色功能icon
样本权重和分组变量
同一个样本训练不同的模型(公积金贷款、小额贷款)和人群模型(白领、小微企业主)
拒绝推断
被拒绝的客户包含着大量信息，但没有标签。拒绝推断算法支持在建模过程中使用上这些样本
模型可解释性
针对每个入模特征提供SHAP模型可解释性，看到每个特征在决策中的正确性
模型报告
建模日期
预测概率分布直方图
AUC、KS、PR、lift等曲线图
样本分布和排序性表

 

 

icon隐私计算解决方案场景应用案例分享icon
信贷风控建模
应用于信用卡、小微企业贷个贷等金融信贷场景的风控建模等
银行|新金融|信贷机构
精准营销
应用于存量客户运营、交又营销，默客激活等精准营销场景
银行|保险|证券|汽车教育|电商
多方联合统计
应用于不同机构之间的联合统计分析，不暴露各参与方的前提下实现运算
医疗机构|集团公司|银行联盟

 

icon案例分享：某头部城商行营销场景联合隐私求交集icon

隐私求交：安全求交找出精准客群，流量前置筛选，降低至少20~30%获客成本
场景描述：某城商行和金融科技公司达成合作协议，基于金融科技合作方的用户画像帮助银行做信用卡精准营销，挖掘出来的新客在媒体广告平台投放。但需要排除该城商行已有的4千万存量信用卡客户，节省营销成本和避免客户骚扰

 

 

icon案例分享：某知名4s车企通过联邦隐匿查询，实现查询ID保护不被泄露icon

隐匿查询：保护查询ID不被外部第三方获得，达到安全匿踪化查询目的

背景
某知名车企45店拥有不少的销售线索，需要调用外部第三方数据源的营销风险分接口做筛选。但销售线索是车企的潜在重要资产，不想被数据源泄露给同行
需求
保护车企45店查询的手机号码ID不被数据源知道
车企45店同时又能获得数据源的营销风险分
实践成果
保护了全量上百万条有效销售线索手机号ID不被外部第三方得到
满足手机号旧数据隐私保护前提下获得数据源的营销风险模型分

 

 

icon案例分享：基于隐私计算的金融风控建模icon

联邦联合评分卡：支持多场景化联合建模，客户基于联合建模相比单方建模效果提升两位数的幅度

 

 

icon案例分享：某农商行营销场景联合建模icon

联合营销：打通内外部生态数据，实现精准化营销

需求一
场景一：他行吸金
通过外部数据引用并建模来识别存量客户中的“高潜力-低资产”客户，然后采取营销策略，吸收该类客户在行内的更多理财
“高潜力-低资产”客户：高净值客户但并没有把该农商作为“主办行”
需求二
场景二：经营货响应
针对行内的经营贷产品通过行内外数据建立营销响应率预测模型
挖掘潜在的经营货产品购买客户，达到精准营销的效果

 

 

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