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顾晓洁- 蚂蚁多方安全风控的攻守之道及落地实践
信息技术
2022-11-24
DataFunSummit2022:智能金融在线峰会
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AI智能总结
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蚂蚁多方安全风控的攻守之道及落地实践
一、风控多个场景的防控痛点
新零售诈骗
:诈骗犯利用掌握的外卖平台账户下单高价值商品,通过H5/APP下单并生成支付链接受害者诱导完成支付,易销赃商品在特定城市集中出现。
电商购物退款理赔欺诈
:骗子利用第三方平台店铺骗取受害人支付并骗走核销码,造成大量资损。
二、隐私保护的监管态势
全球隐私保护趋势
:GDPR、CCPA等法规实施,罚款金额逐年攀升,如谷歌2022年被罚款5亿欧元。
国内立法动向
:《个人信息保护法》等法规相继出台,隐私保护迫在眉睫。
个人信息共享、计算相关法规和标准
:《个人信息保护法》《多方安全计算金融应用技术规范》等。
三、多方安全风控的技术架构
隐私保护视图层
:包括隐私协议管理、标识信息保护、属性信息保护等。
多方安全风险服务层
:提供跨主体联合风控、联合感知、风险刻画、匿踪查询等服务。
多方开放平台
:机构入驻、场景服务等。
技术核心
:同网计算引擎、跨网计算引擎、密态模型、多方安全计算框架等。
四、反赌反诈等风险场景的实践
反赌反诈场景
:通过隐私计算技术保护用户隐私,进行涉诈风险评级,助力案件研判。
多方安全风控平台
:在用户授权前提下,利用隐私计算技术进行联合风控建模,提升信息安全水平。
外部客户风险场景
:通过多方安全计算协议,保障数据合规性,进行风险等级评估和管控。
五、多方安全风控在场景落地的思考和展望
实时风控能力
:基于交易维度的实时风控,特征计算速度要求毫秒级别。
计算性能需求
:风险模型涉及多特征、大数据量,需要强劲计算性能。
溯源审计能力
:数据计算链路的上下游溯源审计能力,监管向的可解释性要求更快更强更透明。
技术保障
:基于多样化隐私技术保障用户全方面的安全。
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