近日， “2022可信隐私计算峰会”成功召开，大会现场正式发布由 京东云牵头主编的行业白皮书《隐私计算白皮书（2022年）》 ，全面展示隐私计算的行业成就、发展趋势，为产业界提供隐私计算技术的应用参考，推动隐私计算在数据要素市场发挥更大价值，助力实体经济建设数智供应链。
01
(资料图)
两大场景
隐私计算全面应用
隐私计算作为数据安全合规流通的重要技术保障，近几年来在技术、应用和行业层面上都得到了快速发展。
根据报告，隐私计算在消除“数据孤岛”、合规避险、弥合“信任鸿沟”方面具有重大意义，已在金融、通信、政务、互联网、医疗等行业中应用广泛，主要覆盖两类场景：
隐私计算存量优化应用场景
该类场景已经普遍应用传统信息安全技术，但数据集规模较大，原始数据保护要求较严格。
如在联合营销及客户运营场景中，需要通过大规模共享数据ID提高计算效率，隐私计算能够加固对隐私数据的安全保护，同时提升关键的业务指标。
隐私计算增量创新应用场景
该类场景对原始数据的保护非常严格，同时存在特殊要求，传统信息安全技术无法满足应用需求。
如在反电信欺诈场景中，需要保护数据ID条件的同时完成特定任务。隐私计算可有效拓展数据安全流通的应用场景，完成特定安全要求下的数据流通任务，同时提升业务指标和计算效率。
02
京东万象+平台
全栈式、工业级隐私计算平台
“数据可用不可见，数据不动价值动”，当前各方都在加大对数据在隐私保护下的价值挖掘和研究力度。 京东万象+隐私计算平台是技术栈最全、性能最佳的工业级隐私计算开放平台。
依托领先的核心技术服务能力，京东万象+隐私计算平台支持数据开发利用和有效保护两者并重，安全合规地融合内外部多方数据，打破数据孤岛，做到“数据可用不可见”，解决金融风控、智能定价、精准营销等场景的数据维度不足、数据安全、使用合规等问题，提升业务指标。
全栈式隐私计算开放平台，覆盖自研联邦学习FL、多方安全计算MPC、可信执行环境TEE、差分隐私、全同态加密、区块链等全栈技术，支持百亿级隐私求交、特征工程、联合分析、横向联邦建模、纵向联邦建模、亿级大规模神经网络、匿踪查询等功能。包含支持隐私计算、数据交易流通的全链路产品；
易部署、易集成，经过多个大型项目验证，支持公有云/专有云/本地化部署，组件化设计，自动化工程部署，有效降低人力成本；
易用性强，用户可通过拖拽画布完成联邦隐私求交、特征对齐、特征相关性、联邦分箱、特征选择等技术，通过分析相关指标为后续联邦特征选择提供参照指标；
灵活组网，可根据业务需求采取有中心协调方组网、无中心全对等组网两种方式；
数据资源丰富，可通过隐私计算技术链接外部高价值数据资源，支撑内部业务拓展；
03
助力实体经济发展
打造数据流通的基础设施
京东万象+平台已在金融、医疗、政务、营销等诸多场景中落地使用，助力解决金融风控、智能定价、精准营销等多类业务中数据价值密度低的问题，助力政企业务提升。
以银行业的精准营销为例，在银行推广信用卡用户的过程中，京东万象+平台的大数据挖掘和智能计算，可帮助银行保护数据安全的情况下，实现“新客成常客、好客成壕客、僵客成活客”的精准营销，丰富银行消费场景，同时确保用户信息的绝对安全，最终助力银行全生命周期无缝营销。
截至目前，京东万象+平台已成功通过信通院联邦学习能力评测和信通院云大所联邦学习技术安全评估，是信通院隐私计算联盟的首批成员；同时首期通过中国金融认证中心多方安全功能测评，这是金融领域权威机构对京东万象+隐私计算开放平台从产品设计、软件开发、技术应用到技术落地、安全性能等方面全方位认可。
未来，京东万象+平台将持续提供全栈技术、全链产品的隐私计算服务，助力构建数据流通的基础设施，在保证安全的前提下有效持续释放数据要素价值，服务产业数字化的高质量推进，助力实体经济高质量发展。
