大家好，很高興在這里和大家分享騰訊云在數字賦能上安全2019/35210.html">多方計算對我們業務的幫助，主要從業務層面介紹一下我們用到的安全2019/35210.html">多方計算技術，希望給大家建立自己數字生態的時候帶來幫助，歡迎大家和我們一起在數字賦能的道路上合作。

我先介紹一下我們的團隊前期工作，主要集中在騰訊的神盾推薦系統，大概服務了500多家機構，從推薦系統深刻感受到數據對我們的重要性，高質量的數據和高緯度的數據對推薦效果非常重要。再后來我們通過商業數據分析做了深入的合作，發現數據流通的趨勢越來越明顯，隨之而來的安全問題也是我們迫切面對的，我們推出了神盾沙箱的產品，來賦能更多的業務和場景。

首先看一下數字賦能和發現數據流通的價值所在，以及我們面臨的挑戰。互聯網行業和各行各業產生了交流，數字本身被劃分成不同的屬性和維度，和不同的行業產生了不同的交叉分支，比如教育、醫療或者游戲。各個行業機構往往會在他們自己對應的數據維度上構建一個比較完整的數據體系，在其他數據體系上相對有所欠缺。在數字賦能的驅動下，域名購買，單單只有自己行業的維度是明顯不夠的，這里面數據流通所帶來的價值是非常可觀的。通過一些數據來看一下數據流通對我們業務所帶來的一些幫助。

第一在個性化推薦上的探索，包括游戲、直播和電商各個行業，基于豐富的人群畫像做數據流通，將不同的數據合到一起做推薦，取得了一些非常滿意的效果。像手Q游戲提高了50%的轉化率，直播可以提高100%的轉化率，從這里可以看出通過高緯度和高質量的數據融合，可以給推薦帶來非常可觀的效果。

第二個是金融行業和投放的效益，可以對應四類人群。高端消費人群、信用卡用戶、收入浮動人群、工作穩定人群，這些人群的劃分依賴于數據標簽和數據挖掘，這個過程當中高質量的數據對這些人群的劃分非常重要。同時對應到四個業務場景，包括保險投放、信用卡拉新、小額貸款、理財。金融產品可以進一步擴充自己的業務能力，進一步提高自己的業務生態發展，我們相信在產業互聯網的過程當中不同的行業也可以借助數據流通來提高自己的業務質量。

在其他行業中應用數據流通的技術往往會遇到四個問題，第一個是數據少，除了金融行業數據體系比較完善以外，其他的行業像教育和旅游數據相對來說比較缺，難以構建比較成體系的數據平臺，業務孤島的情況比較嚴重，這是數據流通需要解決的現狀。第二個要搭建數據應用體系，需要有大量基礎設施的建設，網絡存儲、彈性和容災的技術，需要有技術應用的要求。這些問題可以在騰訊的一些服務上解決。第三和第四是經驗和人才的培養，不僅僅有數字營銷的思維，也要有數字營銷的手段，還要培養一些頂級的AI團隊來完成數據的應用。

這個過程當中最難解決的就是第一個問題，數據流通過程當中數據的擁有方或者數據中心的安全性非常高，數據流通過程當中防范一切的安全風險。為什么說數據風險，數據安全是數據防范的第一要務。這從一方面來說騰訊強調的是數據保護，而不是打通數據和算法，另一方面來說有太多的法規，或者數據泄露警示著我們，要把數據安全放在第一要位。要擁抱產業互聯網，數據價值就非常可觀，就要保證我們的數據安全，或者說我們需要一個真正的數據安全應用，需要在數據安全的前提下豐富完整的應用體系，包括數據的管理體系、應用體系和業務體系、渠道體系來實現數字賦能，實現更加滿意的數字生態。

這種背景下就會遇到一些業務上的問題，我們看一下安全2019/35210.html">多方計算是怎么來解決這些問題的。以往我們討論到數據融合時最直觀的想法，就是選擇一個可信的數據環境，不同的數據方將數據輸入到環境以后，輔助一些其他的安全技術，對環境做保護性的防護，來保證整個數據融合整個模式的安全。但是這個數據合作的方式下是不是真的就能夠達到一個沒有風險的數據保護呢。在信通院發布的安全2019/35210.html">多方計算的標準里面，有一些對安全模型的定義，這里面有一個定義叫不同時，這個風險模型中，數據傳輸和數據存儲都是安全的，如果有不誠實的行為，惡意的供給其中一個參與方，或者制造假數據，這種計算合作下數據結果要輸出到渠道，只要有一方不誠實，數據就有泄露的可能。這種風險存在的根本原因在于各個數據方或者平臺方擁有的權利不均等，例如計算環境的控制權在哪一方手里，這個權重就有偏差，把自己的數據交到一個自己沒有辦法控制的環境當中，數據就有泄露的可能。