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近日，上海市信息服务业行业协会联结亿欧举办了以“隐衷计算由虚向实的胜利门路”为主题的线上研讨会。星环科技隐衷计算科学家伊人受邀缺席，以《隐衷计算助力数据的平安流通与共享》为主题，分享了隐衷计算是如何解决数据因素流通的一系列关键问题。
数据因素是数字经济深入倒退的外围引擎，数据的流通和利用是数据因素价值发明的前提。随着《数据安全法》、《个人信息保护法》的施行，以平安为前提的数据凋谢利用迎来新一轮倒退时机。伊人指出数据因素流通的阶段化建设门路包含数据安全防护与加固、点对点隐衷计算数据服务、数据因素化流通。
而要实现数据因素化流通，以后有四大关键问题亟待解决。一是如何确保安全；二是如何确保合规；三是如何保障平安并凋谢数据服务；四是数据因素市场的技术架构如何设计。
第一，如何确保安全。从数据系统架构的层面来看，首先要保障整个基础设施的平安，这须要用到加固的手法，比方容器隔离、零信赖的平安技术、动静破绽检测等；第二层是对大数据平台的平安防护，有存储、审计、以及平台权限管控上整体的防护措施；第三层是从数据资源上进行平安防护，比方数据的分类分级、数据的平安治理、数据的脱敏加密等；第四层是保障应用层的平安，会用到隐衷计算。
第二，如何确保合规。确保合规的整体准则是要对数据的全生命周期做平安爱护，数据的全生命周期包含数据采集、数据加工、数据传输、数据存储、数据应用、数据销毁，在整个链路上能够从管理手段和技术手段两个层面做一些合规的要求。
第三，如何保障平安并凋谢数据服务。这其实经验了从数据流通 1.0- 数据包模式到数据流通 2.0- 明文 API 接口，再到数据流通 3.0- 可信数据流通服务的演进。在可信数据流通的实现过程中，隐衷计算起到了至关重要的作用。
隐衷计算在不泄露敏感数据的前提下，多方数据能够进行剖析计算并能验证计算结果，保障在各个环节中数据可用不可见 / 数据不动模型动 / 数据可用不可得，可能无效助力数据安全防护。隐衷计算上面提供了三种技术框架：多方平安计算、联邦学习、可信执行环境。星环科技依据不同的场景或性能要求，对三种技术框架都有相应适配。隐衷计算次要用在整个数据利用和数据服务层，包含联结剖析与建模、后果 / 模型公布流、模型运维等场景。
以智能营销场景为例，星环科技基于隐衷计算确保单方数据安全不泄露，实现品牌一方数据与领取机构数据的交融，全方位认知用户画像，帮忙某汽车品牌唤醒亿级年线索量，通过匹配内部数据并联结建模，疾速无效判断线索真伪及价值。联邦学习技术在爱护单方的数据隐衷的状况下，显著进步了营销成果。
在某制造业企业营销数据中台平安加固与流通案例中，针对客户面临的营销零碎数据不足分类分级、营销数据中存在集体批发户数据会在数据中台进行流转、批发户数据被各个业务零碎申请后经常出现闲置，没有及时回收、营销数据应用不足必要平安防护等问题，星环科技为其提供了营销数据中台平安加固与流通的解决方案，建设了数据安全管理中心和数据安全流通核心。数据安全管理中心提供分类分级、访问控制、脱敏水印、监测审计等性能；数据安全流通核心反对联邦学习、可信计算、平安网关，保障企业实现内部数据的平安对接，在隐衷爱护的前提下，实现精准的用户触达。
第四，数据因素市场的技术架构如何设计。首先基于基础设施会有根底层的加固；大数据云平台会有平台层的加固，包含隔离、加密、权限、审计等。在这之中，因为很多企业对系统架构有不同的需要，会开几个独立的环境，比方共享区外面会有公开数据，是大家能够去应用的一些低敏感数据。而在可信环境，某些数据是比拟敏感的，不能间接应用，就会有很多隐衷计算的利用。最初是数据沙箱的环境，更多是做存算拆散，对数据资源自身进行爱护，达到数据的可用不可见。
基于数据因素流通四大关键问题，星环科技在各个环节也提供了绝对应的平安防护和加固产品，包含隐衷计算平台 Transwarp Sophon P²C、数据交易门户 Transwarp Datamall、大数据安全与隐衷爱护工具 Transwarp Defensor 等。而在此背地，星环科技还具备弱小的咨询服务团队去做整个数据的梳理、探查，以及合规体系的建设，很多场景也在星环科技的各个产品中进行了积淀。这样的产品链不论对于数据源还是服务的输入都有很好的平安保障。
星环科技致力于打造企业级大数据根底软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、剖析、开掘和流通等数据全生命周期提供根底软件与服务，构建明日数据世界。随着数据因素市场化脚步的逐渐放慢，星环科技将继续奉献技术力量，助力数字经济蓬勃衰弱倒退。
