6-4 阿里云隐私计算工程化最佳实践 - 梁爱平

阿里云隐私计算工程化最佳实践

隐私计算工程的挑战

• 环境复杂性：跨地域、跨机房、跨网络，不同硬件资源，非专业运维人员
• 安全需求：系统、流程、协议绝对安全，支持复杂网络环境，降低非必要授权
• 工程化要求：多版本代码维护和产品迭代，部署升级简单，多端多版本兼容，成本和性能平衡
• 资源利用：尽可能利用用户已有资源，智能优化计算和传输链路，支持定制数据源和计算/传输通道

工程化设计

• 解决方案：结合联合洞察、联合建模、安全多方计算（SMC）、差分隐私（DP）、联邦机器学习（Federated Learning）、SGX硬件技术等
• 产品能力：DataTrust提供API（任务管理、审批管理、数据管理、租户管理、系统配置）、定制化能力、云上数据产品（差分隐私、PSI、任务系统、密钥配置等）
• 工程架构：
  • 混合云版本：客户私域CSCC+LSCC，使用云上分布式计算资源，稳定性强，运维成本低，安全防御性高，支持定制化
  • 独立版本：客户私域CSCC+LSCC，操作单一端，成本低，适合本地数据
• 模块设计：DataTrust模块插件化，适配多种异构环境，包括数据源路由、计算引擎路由、传输通道插件等

落地实践

• 政务-服务防疫：跨部门协同推进疫苗接种，通过安全多方计算精准定位未接种人员，提升服务效率
• 电力-资源调度：借助税务数据优化电力供给，联合学习提升预测精准度（RMSE：2824），满足双碳目标
• 金融-营销：精准触达用户，提升信用卡业务质效，用户活跃度提升**%点，睡眠用户降低**%点，交易金额增加
• 金融-风控：联合外部数据实现联合风控，优化评级体系和限制多头信贷，提高贷款通过率，生息资产最大化

价值主张

• 产业价值循环：政策驱动供需，数据“电网”成为未来基础设施，打破数据垄断和孤岛，释放数据价值
• 应用场景：银行、电力、电商、零售、医保、政务、新能源、保险、汽车、房地产、商家等
• 核心价值：数据流通网络构建，全域参谋、场景营销、精细运营、金融营销、联合风控、活卡绑卡、保险电力、商业保险、精准医保等应用