同盾科技参与编写 《隐私计算白皮书（2021年）》正式发布
近日，同盾科技参与编写的《隐私计算白皮书（2021年）》（以下简称：《白皮书》）在中国信息通信研究院和隐私计算联盟联合主办的“2021隐私计算大会”上正式发布。
《白皮书》从技术发展、场景应用、产业态势、法律合规、挑战和展望等多个方面梳理了隐私计算的发展情况、面临的挑战和未来发展趋势。作为《白皮书》参编单位之一，同盾科技阐释了对于隐私计算技术发展的独特思考，并以联合风控的商业实践为基础，展现知识联邦技术的广阔发展空间。
2020年，中国信通院联合近50家单位共同发起“隐私计算联盟”，同盾科技与华为、腾讯、百度等企业成为隐私计算联盟的首批成员单位，作为首批成员单位同盾一直积极推动联盟事业发展。同盾科技自主研发的智邦知识联邦平台等技术产品也于2020年通过信通院云大所隐私计算产品测试。
工业和信息化部网络安全管理局有关负责人认为，隐私计算技术为应对个人隐私保护、数据安全隐患和数据孤岛等数据流通的关键难题提出了一种创新的解决思路，成为平衡数据利用与安全的重要路径之一。当前我国隐私计算技术在政策环境、技术体系和产业态势方面均具备了良好的发展基础。下一步将着力于支持加快关键技术研发和应用，推动标准体系建设和完善，引导产业有序规范发展。
《白皮书》指出，从技术角度出发，隐私计算是涵盖众多学科的交叉融合技术，目前主流的隐私计算技术主要分为三大方向：
第一类是以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术；
第二类是以联邦学习为代表的人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术；
第三类是以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术。
同盾将知识联邦技术作为探索隐私计算领域的主攻方向。知识联邦是包括联邦学习和多方安全计算技术的技术框架，在多年的持续投入与技术攻关下，同盾科技攻破了多项关键技术，有序推进前沿科技与商业应用的结合，一方面加紧多项核心专利的申请，在AAAI等世界一流平台上发表论文；另一方面也推动知识联邦在银行、保险、消费金融等领域的商业落地。同时，同盾发起成立了知识联邦产学研联盟（AKF），以此来拓展产学研用融合通道，多路线的协同共进也使得同盾在联邦学习技术研发上处于领先地位。
《白皮书》中指出，联合营销、联合风控、智慧医疗和电子政务是当前隐私计算技术主要的四大应用场景。在联合风控的场景下，同盾知识联邦技术为产业界拓展了技术的应用边界。
以金融为例，金融机构要发展面向基数庞大的个人用户的零售业务，首先需要解决事前精准评估个人用户信用情况的问题，有效控制金融风险。但目前行业中使用的数据融合方案一般都是基于线下人工集中数据的联合建模方式，存在许多痛点，亟需探索通过数据不出本地、线上安全建模的技术创新应用，从而更安全、更便捷地推动企业间通过数据融合进行个人信用评估合作，助力解决金融机构评估个人信用信息难题，推动业务快速发展。
为此，金融机构可采用联邦学习方式进行个人信用评估，利用互联网机构多维度的个人用户数据弥补自身数据不足，保证金融机构与互联网机构各方数据不出本地，实现模型训练与使用，达到数据“可用不可见”的目的。这种联邦建模的过程，通过基于密码学的数据安全交换协议保障数据安全，进而在个人信用评估模型训练过程中保护个人隐私信息不会被泄漏出去。
目前，以知识联邦为代表的隐私计算技术已经成为各界高度关注的对象，《白皮书》在最后对于隐私计算技术的发展愿景进行了展望，隐私计算未来发展趋势必将是开源平台与自研平台并存，形成既开放又独特的多元生态。在健全完善的法律法规、丰富多样的应用实践、成熟可用的开源技术等多方生态共同作用下，隐私计算行业将迎来蓬勃发展，隐私计算平台有望成为数据合规流通基础设施的关键一环，在保证安全的前提下有效持续释放数据要素价值，促进数字经济高质量发展。
未来，同盾将坚持守正创新，以知识联邦技术为依托，为中国隐私计算行业的发展，推动隐私计算技术落地应用贡献智慧和力量。