大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)流通、安全等問題接踵而至。
2018年，F(xiàn)acebook將超過五千萬用戶信息數(shù)據(jù)提供給劍橋分析咨詢公司用于定向投放廣告。被曝光后，劍橋分析沒過多就申請了破產，而Facebook股價市值一夜蒸發(fā)367億美元，甚至不少用戶在社交媒體上掀起了一場名為“卸載Facebook”運動。
這條丑聞直接點燃了全球對數(shù)據(jù)安全問題的重視，尤其是在數(shù)據(jù)流通過程中存在泄漏風險，對企業(yè)和用戶帶來損失。
但數(shù)據(jù)的特殊性質使得其需要在流通中實現(xiàn)自身的價值。據(jù)IDC預測，全球數(shù)據(jù)總量預計2020年達到44個ZB，我國數(shù)據(jù)量將達到8060個EB，占全球數(shù)據(jù)總量的18%。2025年全球大數(shù)據(jù)規(guī)模將增長至163ZB，
但據(jù)統(tǒng)計98%的企業(yè)數(shù)據(jù)都存在數(shù)據(jù)孤島問題，各自存儲難以流通，使得數(shù)據(jù)價值無法得到充分利用。
隨著數(shù)據(jù)量量級迅速增長，以及數(shù)據(jù)自身的特殊性質，數(shù)據(jù)流通安全問題顯得尤為重要。
除企業(yè)和個人對數(shù)據(jù)隱私愈發(fā)重視外，國家在數(shù)據(jù)流通安全方面的法律法規(guī)也逐漸完善，并且推出了相關政策，《民法典》就針對隱私權和個人信息方面做出了全面的闡釋。
此外，還有在2017年實施的《中華人民共和國網(wǎng)絡安全法》中強調了對基礎設施及個人信息的保護外。近日，《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法（草案）》結束征求意見，草案中明確開展數(shù)據(jù)活動的組織、個人的數(shù)據(jù)安全保護義務，落實了數(shù)據(jù)安全保護責任規(guī)定支持促進的具體措施。
大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)價值與安全問題并行。在數(shù)據(jù)安全問題頻出的時代，致力于解決數(shù)據(jù)安全流通中遇到的問題的企業(yè)，也逐漸展露頭腳，作為數(shù)據(jù)流通的護航者，不斷前行。
隱私計算是什么？
在數(shù)據(jù)安全流通越發(fā)重要的背景下，保證數(shù)據(jù)流通安全的隱私計算進入大家的視線，成為業(yè)界研究的重要課題。
隱私計算的主要作用是從數(shù)據(jù)的產生、收集、保存、分析、利用、銷毀等流通環(huán)節(jié)中對隱私進行保護的方法，確保數(shù)據(jù)在流通過程中具有可用而不可見的特性，從而達到避免數(shù)據(jù)泄漏的情況發(fā)生，并在保護數(shù)據(jù)安全的前提下實現(xiàn)數(shù)據(jù)多元跨域融合，有助于破解數(shù)據(jù)保護與利用之間的矛盾。
同時保護數(shù)據(jù)隱私又能實現(xiàn)數(shù)據(jù)協(xié)作的計算方法，一直是近十年來學界與產業(yè)界關注的熱點。經(jīng)過近幾年的研究發(fā)展，可信執(zhí)行環(huán)境、安全多方計算、聯(lián)邦學習，這三類技術方向的研究已經(jīng)取得實質性的突破，基于上述技術的隱私數(shù)據(jù)計算方案逐步達到了工程化應用的水平。
具體而言，可信執(zhí)行環(huán)境是數(shù)據(jù)計算平臺上由軟硬件方法構建的一個安全區(qū)域，可保證在安全區(qū)域內部加載的代碼和數(shù)據(jù)在機密性和完整性方面得到保護?？尚艌?zhí)行環(huán)境基于硬件信任根，相比單純的密碼學方案，可以在極低的額外性能開銷下，實現(xiàn)計算的機密性、可度量性以及數(shù)據(jù)的密封存儲。
安全多方計算使用不經(jīng)意傳輸、混淆電路、秘密分享等復雜密碼學算法，支持兩方或更多方協(xié)同完成基于各方數(shù)據(jù)集合的計算，且在計算過程中不暴露各方的數(shù)據(jù)。
聯(lián)邦學習則主要面向數(shù)據(jù)建模分析的場景，可實現(xiàn)一種不需要收集各參與方的數(shù)據(jù)，就能協(xié)作訓練出一個模型的機器學習過程。聯(lián)邦學習可以讓各個參與方得到一個比自己獨自訓練效果更好的模型，同時由于沒有直接的數(shù)據(jù)交換，也能充分保護各數(shù)據(jù)擁有方的數(shù)據(jù)安全。
當隱私保護被提上日程之后，數(shù)據(jù)隱私、保護數(shù)據(jù)安全賽道入局者越發(fā)清晰。沖量在線作為隱私計算的早期入局者，融合區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、隱私計算、云原生、人工智能幾大技術，結合在大數(shù)據(jù)交易市場、運營商數(shù)據(jù)生態(tài)等行業(yè)的實踐案例，構建一個可信、安全、隱私、公平、高效“數(shù)據(jù)互鏈網(wǎng)”，對癥下藥，幫助企業(yè)和用戶解決隱私痛點。
數(shù)據(jù)流通的護航者：沖量在線
沖量在線成立之初就看準了數(shù)據(jù)流通安全問題的痛點，從企業(yè)數(shù)據(jù)流通的過程入手，保證數(shù)據(jù)流通中，原始數(shù)據(jù)不離開本地，且可以和多個外部機構進行安全便捷的數(shù)據(jù)流通與生態(tài)協(xié)作。
簡單來說，沖量在線通過區(qū)塊鏈技術解決了現(xiàn)有系統(tǒng)的信息不通暢、可信度低的問題，采用隱私計算技術解決了現(xiàn)有系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)計算過程中數(shù)據(jù)會泄漏的問題，端到端的規(guī)避多方用戶數(shù)據(jù)流通共建模型，會造成數(shù)據(jù)泄漏的問題。
對此，沖量在線推出可信、安全、隱私、公平與高性能的數(shù)據(jù)互聯(lián)解決方案—“沖量數(shù)據(jù)互聯(lián)平臺”，保證企業(yè)數(shù)據(jù)在流通過程中，原始數(shù)據(jù)不離開本地，且可以和多個外部機構進行安全便捷的數(shù)據(jù)流通與生態(tài)協(xié)作，既滿足政府數(shù)據(jù)法規(guī)的要求，又能解決原始數(shù)據(jù)泄漏的問題，還通過人工智能算法挖掘多方數(shù)據(jù)價值，助力金融、政務、電信、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療等行業(yè)的精細化運營。
來源：企業(yè)供圖
在營銷場景上，由于跨機構的業(yè)務數(shù)據(jù)合作及計算需要保護各方數(shù)據(jù)的隱私和安全，沖量科技通過建立聯(lián)合風控建模，聯(lián)合營銷建模等來保障數(shù)據(jù)計算的參數(shù)無篡改、過程可追溯、結果可衡量，獲得了業(yè)務所需的有價值數(shù)據(jù)。
在供應鏈金融上，針對供應鏈金融中存在的倉單數(shù)據(jù)造假、倉單數(shù)據(jù)流轉不暢的問題，沖量數(shù)據(jù)互聯(lián)平臺可實現(xiàn)倉儲物聯(lián)網(wǎng)終端的監(jiān)測與追溯，同時倉儲動產的實時性數(shù)據(jù)保持隱私、安全和可信，保障倉單動產融資各參與方的權益。
除了B端服務場景外，在G端場景上，各地政務大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)中心通過跨機構之間的數(shù)據(jù)聯(lián)合隱私計算，加速政務數(shù)據(jù)的融合，并支持城市間的數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，助力建設可信任的城市數(shù)據(jù)生態(tài)。沖量在線的解決方案同樣保障數(shù)據(jù)的隱私、安全及權益，并在數(shù)據(jù)協(xié)作過程中持續(xù)監(jiān)測、追溯與衡量。
除了金融、政務、電信、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療場景外，沖量在線也在通過技術手段不同拓寬應用場景，實現(xiàn)技術落地。深耕技術的前提，是擁有一個強大的技術團隊。沖量在線既是如此，技術成員占比超過80%，且都主要來自百度、字節(jié)跳動、阿里巴巴、騰訊、華為等頭部科技公司，具備人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、隱私計算等領域的技術、產品、市場的實踐經(jīng)驗。
作為數(shù)據(jù)流通背后的護航者，沖量在線一直堅持在不同場景之下解決數(shù)據(jù)流通安全問題的痛點，致力于促進數(shù)據(jù)生產要素在社會間的互聯(lián)互通，融合區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、隱私計算、云原生、人工智能幾大技術，結合在大數(shù)據(jù)交易市場、運營商數(shù)據(jù)生態(tài)等行業(yè)的實踐案例，構建一個可信、安全、隱私、公平、高效“數(shù)據(jù)互鏈網(wǎng)”，為提升機構間的數(shù)據(jù)流通與業(yè)務協(xié)作效率貢獻自己的一份力量。
