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7-2 隐私计算三剑客在营销领域应用:适合才是最好 - 陈治宇
信息技术
2022-07-18
DataFunSummit2022:数据安全与隐私计算峰会
一切如初
隐私计算三剑客在营销中的应用
数字营销与隐私
营销技术的发展
:AI+营销涉及隐私数据,包括会员资料、搜索历史、消费信息、商户信息、出行记录等,通过大数据知识图谱和机器学习实现精准用户画像、最佳渠道触达、虚假流量识别和个性化创意。
隐私数据分类
:根据《数据安全法》《个人信息保护法》等法规,隐私数据分为个人信息、个人敏感信息、重要数据、国家核心数据等,需进行去标识化或匿名化处理。
隐私计算
:解决“数据可用不可见”问题,仅获取结果而不泄露原始信息,实现使用权和所有权分离,通过软件、硬件或软硬件结合实现。
联邦学习/多方安全计算
技术概述
:联邦学习(FL)通过协调方进行模型训练,多方共享结果;多方安全计算(MPC)和差分隐私、同态密码学等技术也用于保护数据隐私。
优势
:不依赖硬件、原始数据不出区域、点对点链接、知名度高。
应用案例
:航空领域(南航高净值人群精准投放)、教育领域(种子用户联合建模)、汽车营销领域(用户行为信息联合建模)。
劣势
:速度慢、原理复杂、可用算法有限。
期待
:更快的速度、更简单的原理、更多可用算法,硬件解决方案的可能性。
可信执行环境
优势
:计算速度快、执行逻辑清晰、移植算法成本低、可用算法多。
技术类型
:基于LibOS(Occlum、Gramine)或可信虚拟化技术(AMD SEV/SEV-ES、Intel TDX、ARM CCASYS)。
应用案例
:通信领域(生物基因数据比对)、汽车音乐推荐(数据融合与应用)。
劣势
:数据需加密、依赖硬件、算法需移植、需权衡安全性和高可用。
期待
:更快的速度、更简单的原理、所有算法可用、不依赖硬件,隔离解决方案的可能性。
安全数据沙箱
优势
:简单、速度快、不依赖硬件、所有算法可用。
应用案例
:广告传媒领域(全量数据样本数据安全隔离)、金融理财营销(种子用户策略数据隔离)、政务数据在营销中的应用(医保信息、执法信息等数据隔离)。
劣势
:仅保护平台方数据安全。
期待
:不依赖硬件、更快的速度、更简单的原理、所有算法可用、两方数据可进出,全覆盖产品的可能性。
百度产品矩阵
隐私计算中的舍得
:
联邦学习(FL):舍计算效率、可用算法,得无硬件要求、原始数据不出域。
可信执行环境(TEE):舍硬件通用性、加密原始出域,得更快计算效率、一定算法的可扩展。
安全数据沙箱(SBX):舍仅保护数据方安全,得超大规模数据计算、复用所有算法和工具。
恰当的应用隐私技术
:明确保护/防御对象、数据规模、操作范围、运行环境。
隐私计算一指禅
:数据小、两方不出、常规算法用FL;数据中、两方汇聚、专用算法用TEE;数据大、一方不出、任意算法用SBX。
百度隐私计算技术框架图
:包含Paddle MUSL、Paddle FL、MesaTEE、百度联邦学习、SCONE、Graphene、OCCLUM、Trusted Blockchain、Trusted File System等组件。
未来趋势分析
趋势1:技术融合
:联邦FL/MPC + TEE(降复杂、提效率)、SANDBOX + TEE(使用方数据安全问题)、SANDBOX + MPC(外部数据引入)。
趋势2:软硬结合
:FL/MPC + GPU/FPGA(深度学习提速)、SANDBOX + TrustedVM+ Clear Container(启动加速)。
趋势3:互联互通
:隐私计算平台互通,如中国信通院云大所《隐私计算跨平台互联互通》系列标准和IEEE SA《P3117 -Standard for Interworking Framework for Privacy-Preserving Computation》。
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