大数据安全与隐私计算

简述信息一览：

• 1、什么是大数据技术?大数据的概念
• 2、隐私计算加密技术基础系列(上)
• 3、睿智科技的隐私计算技术是如何赋能金融机构的?

什么是大数据技术?大数据的概念

1、大数据技术是指那些应用于大数据领域的各种技术，包括各类大数据平台和指数体系。所谓大数据，是指那些在一定时间内无法通过常规软件工具进行有效捕捉、管理和处理的数据集。

2、大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

3、大数据是一个抽象的概念，指的是无法在有限时间内用常规软件工具进行获取、存储、管理和处理的数据***。 目前，业界对大数据的定义尚未统一，但普遍认为它具有四个主要特征，即数据体量巨大、数据速度快、数据类型繁多和数据价值密度低，这四个特征合称为“4V”。

4、大数据是指规模巨大、复杂多变、难以用常规数据库和软件工具进行管理和处理的数据***。它不仅包含传统结构化数据（如关系型数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、图片、音频、***等）和半结构化数据（如日志文件、社交媒体数据等）。

隐私计算加密技术基础系列(上)

1、隐私计算（Privacy-preserving computation）是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一系列信息技术，保障数据在流通与融合过程中的 “可用不可见” 。 Gartner发布的2021年前沿科技战略趋势中，将隐私计算（其称为隐私增强计算）列为未来几年科技发展的 九大趋势 之一。

2、隐私计算三种技术是联邦学习，多方安全计算，可信计算。联邦学习 优势：联邦学习可以允许多个参与者在不共享数据的情况下构建一个通用强大的机器学习模型，从而允许解决关键问题，如数据隐私、数据安全、数据访问权限和对异构数据的访问。

3、数据隐私计算技术有以下几种：安全多方计算（MPC）、联邦学习（FL）、可信执行环境（TEE）。安全多方计算（MPC）。安全多方计算（Secure Multi-party Computation）即在参与方不共享各自数据且没有可信第三方的情况下，仍可以进行协同计算，最终产生有价值的分析内容。联邦学习（FL）。

睿智科技的隐私计算技术是如何赋能金融机构的?

1、睿智科技不断地通过科技手段为金融机构赋能，隐私计算技术是其中一点，睿智科技旗下的大数据评分产品在隐私计算方面做到了高度安全合规，具备数据脱敏、不可逆加密、专线传输，坚决不爬取、不披露的特性。

2、隐私计算技术的价值是保证数据传输中的安全。所以，在实际项目过程中，把数据源和隐私计算技术混合在一起，是目前普遍遇到的问题。 银行通常希望厂商可以自带场景，通俗点就是带着有价值的数据源进来，通过隐私计算技术，把带来的数据源在具体的银行业务中，创造价值。

3、隐私计算技术的目的在于让数据在流通过程中实现“可用不可见”，即只输出数据结果而不输出数据本身。 这一方面保证了数据所有者的数据所有权不受侵犯，满足数据流通的合规性；另一方面在隐私保护技术加持下，各方主体拥有的信息数据能够高效流通使用，不断扩大数据价值，赋能各个行业领域数据应用。

4、作为国内领先的金融科技企业，睿智科技专注于科技赋能，以_涉足信贷业务或数据交_为特色，运用大数据、云计算和人工智能手段，整合产业链的上中下游需求、能_及资源，通过提供核心_察_打破金融信息非对称，构建连接亿万消费者的金融需求与千百家金融机构信贷供给的智能金融枢纽。

5、当然有啦！由于睿智科技的风险赋能产品与服务能够满足目标客户的实际需求，很多中小银行及其他金融机构都主动表示了合作意愿，并且有一些金融机构已经与睿智科技开展了业务合作。

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