从原理到落地，支付宝如何打造保护隐私的共享智能

在过去几年,共享智能在多个实际项目中得到应用。在共享智能业务落地的用户关注点方面,比较TEE和MPC的训练和预测方案,可以看到它们各有优劣。在用户感受到的安全感方面,MPC方面数据不用出域,安全感更强,但在成本、性能和功能方面,TEE方案的表现要比MPC方案更好。

在我们的实践过程中发现,TEE和MPC在同一个项目中可以做一些结合。比如用TEE训练接MPC预测,可以降低前期评估成本;用TEE为MPC加速,可以提升MPC的性能;甚至我们还可以把MPC协议放到TEE里执行,可以进一步的提升安全等级。通过选择不同方案,可以给用户提供更安全,成本更低,性能跟效果更好的隐私计算方案。

在具体案例方面,首先介绍一下共享智能x中和农信案例。中和农信是中国农村做普惠金融最大机构之一,主要服务比较偏远山区的农民,大部分农民以前没有享受过金融服务,我们通过中和农信希望能够让它服务更多偏远山区农民。

原来传统方法是让信贷员通过线下信贷走访方式,去收集信息,然后去判定这个用户是不是应该享受这个服务,这种方式人力成本高、速度比较慢,一个用户大概需要花一个多月时间才能看能不能得到服务,同时可拓展范围比较有限。

通过共享智能的技术,能够让金融服务从原来一个月降到5分钟,同时违约率大幅下降,使更多农民在家里就能够更好享受普惠金融农村服务。

第二个案例,是江苏银行使用MPC共享智能聚合双方信息,提供更好联合模型改进模型的性能,使得合作方能够更精准判定给予更好的决策结果。

第三个案例是联合风控,将蚂蚁安全能力通过共享智能分享到外界,能够将风控模型量化策略和实时计算能力通过跟外部机构进行共建模型、共建枢纽、共同决策的方式,提高风险管控的效率,在反欺诈、虚假交易、团伙作案打击上面提供更有效的方式,使得生态伙伴能够有更强的能力。通过共享智能联合风控方式使得双方平均交易额,每可以新增1500万以上,并且整个风险防控性能准确率提升30%以上,月均资损率降低90%,通过这样技术方案将蚂蚁安全能力提供给全社会、整个行业,让整个行业更好利用蚂蚁安全能力构造更安全、更加好的服务。

共享智能未来展望

对于共享智能的未来,我们的愿景是,让共享智能成为未来数据共享的基础设施。

我们希望能搭建出来一张数据或者信息网络,通过多方安全计算、差分隐私、可信执行环境的技术,能够比较好将各式各样数据商、保险商、传统金融机构等,还有政府机构等各式各样的数据连通起来,能够更好保护隐私和数据安全,同时将数据联合起来获得更好的智能化效果。

有了数据网络之后,在这基础之上提供几个大核心能力。一是共享分析BI能力,我们知道AI预测之前,需要做数据处理、数据分析、自动建模等等相关操作,我们希望这样操作能够含在共享分析技术里面,通过安全版本生命周期,提供给数据分析方,让他们在不感知比较复杂密态隐私技术情况下,能够很好进行共享分析。有了BI能力之后,能够更好构建模型,不怎么损失模型精度,同时能更进一步提升模型速度。我们希望通过密码学、工程系统的研究以及算法优化,能够使得整个过程中AI能力能够更强,更友好高效提供给外部合作方。同时在信息融合方面,我们希望能共建共享图谱,将用户积累下来经验、知识沉淀下来,产生更高效、更准确、更能保护隐私的知识图谱。

通过共享平台,我们可以更好服务业务。包括今天已经在做的联合风控、联合营销、联合政务、联合医疗等。能够解决社会民生中的一些核心棘手问题。

在技术侧,我们希望通过DSL +编译器,能够让算法同学研发更加高效,让很多AI算法通过DSL和编译器直接转成安全版本的AI技术,使得开发效率进一步提升。在接入成本上面,我们希望通过更好产品化,统一化运维部署,降低成本,让整个产品迭代更快、运维成本更低、一键部署能力更强。计算能力上面,希望在算法、工程、协议三者协同优化,使系统的计算方面有进一步的提升,使能力更完备,我们希望让隐私计算AI能力跟明文计算AI能力一样,甚至做的更好。

业务侧我们希望跟更多机构合作立下标杆,并且建立共享智能技术联盟,能够更好的应用和分享共享智能技术,同时期望能够收到更多反馈,形成正向循环,从而推动相应标准的建设。同时在规模层面,和相关机构进一步合作,扩大技术应用规模,实现共享智能成为未来数据共享的基础设施。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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