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冲量在线:数据流通背后的护航者
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2020-11-27 冲量在线:数据流通背后的护航者

来源:企业供图
大数据时代,数据价值与安全问题并重。

【猎云网(微信:ilieyun)上海】11月18日报道(文/小树)

大数据时代,数据流通、安全等问题接踵而至。

2018年,Facebook将超过五千万用户信息数据提供给剑桥分析咨询公司用于定向投放广告。被曝光后,剑桥分析没过多就申请了破产,而Facebook股价市值一夜蒸发367亿美元,甚至不少用户在社交媒体上掀起了一场名为“卸载Facebook”运动。

这条丑闻直接点燃了全球对数据安全问题的重视,尤其是在数据流通过程中存在泄漏风险,对企业和用户带来损失。

但数据的特殊性质使得其需要在流通中实现自身的价值。据IDC预测,全球数据总量预计2020年达到44个ZB,我国数据量将达到8060个EB,占全球数据总量的18%。2025年全球大数据规模将增长至163ZB,

但据统计98%的企业数据都存在数据孤岛问题,各自存储难以流通,使得数据价值无法得到充分利用。

随着数据量量级迅速增长,以及数据自身的特殊性质,数据流通安全问题显得尤为重要。

除企业和个人对数据隐私愈发重视外,国家在数据流通安全方面的法律法规也逐渐完善,并且推出了相关政策,《民法典》就针对隐私权和个人信息方面做出了全面的阐释。

此外,还有在2017年实施的《中华人民共和国网络安全法》中强调了对基础设施及个人信息的保护外。近日,《中华人民共和国数据安全法(草案)》结束征求意见,草案中明确开展数据活动的组织、个人的数据安全保护义务,落实了数据安全保护责任规定支持促进的具体措施。

大数据时代,数据价值与安全问题并行。在数据安全问题频出的时代,致力于解决数据安全流通中遇到的问题的企业,也逐渐展露头脚,作为数据流通的护航者,不断前行。

隐私计算是什么?

在数据安全流通越发重要的背景下,保证数据流通安全的隐私计算进入大家的视线,成为业界研究的重要课题。

隐私计算的主要作用是从数据的产生、收集、保存、分析、利用、销毁等流通环节中对隐私进行保护的方法,确保数据在流通过程中具有可用而不可见的特性,从而达到避免数据泄漏的情况发生,并在保护数据安全的前提下实现数据多元跨域融合,有助于破解数据保护与利用之间的矛盾。

同时保护数据隐私又能实现数据协作的计算方法,一直是近十年来学界与产业界关注的热点。经过近几年的研究发展,可信执行环境、安全多方计算、联邦学习,这三类技术方向的研究已经取得实质性的突破,基于上述技术的隐私数据计算方案逐步达到了工程化应用的水平。

具体而言,可信执行环境是数据计算平台上由软硬件方法构建的一个安全区域,可保证在安全区域内部加载的代码和数据在机密性和完整性方面得到保护。可信执行环境基于硬件信任根,相比单纯的密码学方案,可以在极低的额外性能开销下,实现计算的机密性、可度量性以及数据的密封存储。

安全多方计算使用不经意传输、混淆电路、秘密分享等复杂密码学算法,支持两方或更多方协同完成基于各方数据集合的计算,且在计算过程中不暴露各方的数据。

联邦学习则主要面向数据建模分析的场景,可实现一种不需要收集各参与方的数据,就能协作训练出一个模型的机器学习过程。联邦学习可以让各个参与方得到一个比自己独自训练效果更好的模型,同时由于没有直接的数据交换,也能充分保护各数据拥有方的数据安全。

当隐私保护被提上日程之后,数据隐私、保护数据安全赛道入局者越发清晰。冲量在线作为隐私计算的早期入局者,融合区块链、大数据、隐私计算、云原生、人工智能几大技术,结合在大数据交易市场、运营商数据生态等行业的实践案例,构建一个可信、安全、隐私、公平、高效“数据互链网”,对症下药,帮助企业和用户解决隐私痛点。

数据流通的护航者:冲量在线

冲量在线成立之初就看准了数据流通安全问题的痛点,从企业数据流通的过程入手,保证数据流通中,原始数据不离开本地,且可以和多个外部机构进行安全便捷的数据流通与生态协作。

简单来说,冲量在线通过区块链技术解决了现有系统的信息不通畅、可信度低的问题,采用隐私计算技术解决了现有系统运行数据计算过程中数据会泄漏的问题,端到端的规避多方用户数据流通共建模型,会造成数据泄漏的问题。

对此,冲量在线推出可信、安全、隐私、公平与高性能的数据互联解决方案—“冲量数据互联平台”,保证企业数据在流通过程中,原始数据不离开本地,且可以和多个外部机构进行安全便捷的数据流通与生态协作,既满足政府数据法规的要求,又能解决原始数据泄漏的问题,还通过人工智能算法挖掘多方数据价值,助力金融、政务、电信、互联网、医疗等行业的精细化运营。

在营销场景上,由于跨机构的业务数据合作及计算需要保护各方数据的隐私和安全,冲量科技通过建立联合风控建模,联合营销建模等来保障数据计算的参数无篡改、过程可追溯、结果可衡量,获得了业务所需的有价值数据。

在供应链金融上,针对供应链金融中存在的仓单数据造假、仓单数据流转不畅的问题,冲量数据互联平台可实现仓储物联网终端的监测与追溯,同时仓储动产的实时性数据保持隐私、安全和可信,保障仓单动产融资各参与方的权益。

除了B端服务场景外,在G端场景上,各地政务大数据平台、数据中心通过跨机构之间的数据联合隐私计算,加速政务数据的融合,并支持城市间的数据互联互通,助力建设可信任的城市数据生态。冲量在线的解决方案同样保障数据的隐私、安全及权益,并在数据协作过程中持续监测、追溯与衡量。

除了金融、政务、电信、互联网、医疗场景外,冲量在线也在通过技术手段不同拓宽应用场景,实现技术落地。深耕技术的前提,是拥有一个强大的技术团队。冲量在线既是如此,技术成员占比超过80%,且都主要来自百度、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、华为等头部科技公司,具备人工智能、大数据、区块链、隐私计算等领域的技术、产品、市场的实践经验。

作为数据流通背后的护航者,冲量在线一直坚持在不同场景之下解决数据流通安全问题的痛点,致力于促进数据生产要素在社会间的互联互通,融合区块链、大数据、隐私计算、云原生、人工智能几大技术,结合在大数据交易市场、运营商数据生态等行业的实践案例,构建一个可信、安全、隐私、公平、高效“数据互链网”,为提升机构间的数据流通与业务协作效率贡献自己的一份力量。

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