2019大数据产业峰会|蚂蚁金服算法专家李漓春：安全多方计算与数据流通

其他的基础技术还有零知识证明，这个为了保证MPC安全性的技术，最后一个基本技术，当然还有其他，我没有列出来。我列的表中的最后一个技术，我想提一下，之前提的基础技术他们的思路是把运算表示成为一个电路，其他的技术要求把计算任务要求用一个数学公式表现出来，把这个运算任务表达出来，我们用安全计算一步一步的把这个任务算出来。ORAM的技术比较有特点，它模拟的是计算人的模拟流程，把计算任务表示成为CPU和内存的一系列操作。什么样的操作呢，CPU从内存里面把相关的数据读出来，CPU再执行第二条的指令操作，这个技术就把一个计算任务表示成为CPU和内存的交互操作，并且使用密码学的技术，把里面操作的数据隐私保护起来了。

讲一下应用的部分，2002年接触到MPC的技术，但是当时业界的应用非常少，不过还是有一些先驱公司在做这个工作。比如说2008年一家MPC公司创立了，把MPC的技术用在统计分析领域，2013年另外一家公司创立了，把MPC用在密钥管理，最近2017年谷歌把MPC用在机器学习方面，现在国内的应用也非常火，国内外现在去了解应用这一技术的公司更多了。

右边这个图从另外一个角度揭示了一下MPC技术的应用，把这十年MPC的论文数量、专利的数量列了出来。黄线是专利的数量，十年前相关的专利有十几个，去年相关专利的申请数量是80多，已经翻了七八倍，这个角度看来这一技术在业界开始慢慢成熟，慢慢应用。

下面再分享一下蚂蚁金服在这方面的应用和经验，蚂蚁金服有一个安全多方计算的产品，叫做摩斯。我们的理念是希望能够把各个组织，比如运营商、政府、金融机构，包括个人用户等等，通过安全计算的平台把大家连接起来，来实现数据价值的流通，但是原始数据又不库，数据又不泄露。

我们这个产品总结下来有四个特点，第一是安全透明可信，结合区块链的技术来做存证，结合这么多年业界的成果，我们自己也有创新，有40多项专利，而且我们这个产品获得了国内外多项权威的认证。第二个特点是合规和隐私保护，除了使用安全多方计算的技术，我们还使用其他的数据。第三个特点是去中心，MPC就是分布式的架构，我们沿着这个架构，也在线做了一些增强，比如在一些容灾、分布式等方面使这个系统更加的稳健。第四点是轻量便捷，支持多种数据库。

产品有四大功能，第一是安全发布，最主要是使用一些脱敏、安全关联的技术，还有安全统计，安全多方的建模和模型的预算，以及安全多方的数据查询，后面这三项主要是用的安全多方计算的技术。

到后面分享两个比较具体的场景，第一个是在互联网金融比较常见的多投借贷的场景。现在国内有很多互联网金融机构，他们的征信数据，用户在这些互联网平台。互联网金融平台的监管数据是不上报到国家征信系统的，这里面有一个问题，就会有一些恶意的欺诈针对贷款申请人，他们同时从多家互联网的金融机构去借钱，借了不还，怎么样把这样的用户识别出来呢。我们可能需要，当有一个借款人来申请借款的时候，必须从多个互联网金融机构查这个用户总共在这些金融机构借了多少钱，借了多少笔，但是每一家金融机构都不愿意把这些数据交出来，这个时候我们就可以利用安全多方计算技术来实现多方数据的联合统计，来查询这个用户总的历史贷款金额。

第二个场景是医疗数据的联合机器学习，大家知道各个医院的数据是连通的，这里面有个人隐私数据保护的问题，每个医院都有很多病人的病例和医疗数据。这些医疗数据对于医学研究来说是非常有用的，为什么我们需要一个联合的机器学习，为什么一个医院不用自己的数据做机器学习，来做统计分析，来做医学研究呢？就是因为很多疾病每家医院病人的样本数量是很少的，一个疾病可能一个医院只有几个人，这么少的样本量是没有办法建模的，就算建了机器学习的模型，这个模型的质量也很差。这就需要多家医疗机构联合起来，但是他们的数据是高度敏感的数据，不允许出医院的，这个时候就可以用安全多方计算的技术实现多方的联合机器学习，来帮助医疗研究。

到最后说一点我个人的见解，MPC技术我接触了七年，看着MPC技术在七年里一步一步的性能提升，我对未来是很乐观的。我相信这个技术的性能可以进一步提升，它支持的复杂运算任务也会越来越多。大数据技术深入各行各业，我相信MPC和其他数据隐私保护的数据也会深入到各行各业。

我的分享就到这里，谢谢大家。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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