华控清交：解析数据安全融合平台的运作逻辑以及应用场景

2020年“中国国际服务贸易交易会”（简称“服贸会”）已于近日在北京闭幕。根据统计，本届服贸会共有来自148个国家和地区的1.8万家企业和机构、10万人报名参展参会。其中，36氪在隐私计算领域重点关注的一家公司——「华控清交」也参与了此次展会。

在展会现场，「华控清交」的展台与高通、华为相邻，公司介绍本次活动的目的是向受众科普数据可用不可见以及规定数据用途用量的必要性和实践方式，重点展示了公司的数据安全融合平台的设计逻辑、特点、效果以及相关的硬件产品。

关于数据可用不可见以及规定用途用量的部分，36氪此前曾做过深入报道，简要来说，数据作为一种新兴的生产要素，一旦“被看见”就会泄露具体信息，且难以限制用途和用量，使得各方的数据都不愿不敢共享，导致数据割裂、数据壁垒和数据孤岛现象。 同时，数据极易被无限复制的特性也使得价值难以衡量，无法通过市场供需进行定价或者交易，阻碍了数据作为生产要素在市场上的大规模有序流通。为了解决这些问题，隐私计算是一种新方式，帮助各方在使用数据时只获取数据价值，避免暴露原始数据。

「华控清交」的数据安全融合平台， 能够实现“数据可用不可见”和“规定数据用途与用量”。在本次展览中，公司将该平台的基本技术模块概括为三部分：客户端数据服务、计算因子和数据融合计算服务。

其中，客户端数据服务负责把明文数据转成计算因子或将计算因子解算成明文。 这里计算因子的含义是，DS部署在数据端，明文数据到达DS之后，DS借助随机数将明文数据编码成随机分布的若干份密文化碎片。 由于是密文化碎片信息，单独的计算因子不承载任何可被识别的信息，仅作为数据计算价值的载体。

数据融合计算服务负责按照数据提供方和数据使用方之间的计算合约，调配算力执行隐私保护计算，并把计算结果给到合约指定的结果获得方。 数据融合计算服务是数据共享与流通的计算任务调度中心和算力中心 ，是隐私保护计算和高效算力的结合体。在整个过程中，关联的技术包括多方安全计算、数据脱敏、差分隐私、联邦学习、可信计算等。

在硬件方面，多方计算专用设备承载了「华控清交」的数据安全融合平台。它也是根据华控清交自主研发的多方计算引擎进行了针对性优化的计算设备。这一设备支持密文超算，通过软硬件联合调优，能够进行大数据量、高并行、纯密文和明密文混合计算。其具备以下几个特点：

• 预装：部署方开箱即用，自动化部署
• 扩展性强：支持五个计算节点到数百个计算节点的横向扩展
• 在线更换：某个节点出现问题可及时在线更换
• 适用性强：可适用于大型的数据中心以及边缘数据中心部署
• 总拥有成本低（Total cost of ownership）： 针对密文计算软件进行了针对性硬件优化，效率高成本低

在具体的应用场景中，「华控清交」也做了一定介绍——隐匿查询、联合统计、联合建模和数据跨境等是当前较重点的应用，而金融和政务是目前「华控清交」落地案例的较多行业。

在金融行业中，公司披露了隐匿查询和联合建模功能的使用效果。 其中，隐匿查询可在人脸识别支付环节起到保护数据隐私的作用，“在人脸数据库里查询人脸信息时，查询方和数据库运营方互相不暴露自己的信息，避免人脸特征数据库信息泄露的风险，从而使人脸数据数据拥有方能够放心地将数据分享出来共同使用。 ”公司介绍。至于联合建模，可以帮助多家金融机构将彼此的信息融合，一起进行人工智能分析和监测，从而获得更完整、细致和精准的欺诈“画像”，提升金融机构反欺诈能力。

在政务行业，公司的平台主要用于帮助政府各部门间数据共享交换安全不泄密，实现数据“责权利”的明确划分，推动跨地区跨部门的信息共享合作等。

据了解，「华控清交」当前在金融、政务等领域已有多个落地案例，未来或会进行一些案例披露。