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平台|腾讯联合安全计算平台问世 助力企业打破打破数据孤岛

【平台|腾讯联合安全计算平台问世 助力企业打破打破数据孤岛】_原题为 腾讯联合安全计算平台问世 助力企业打破打破数据孤岛
如何打通生产中存在的数据孤岛 ， 让数据安全有效的协作 ， 释放数据价值 ， 成为所有大数据行业参与者不断探索和思考的问题 。 9月11日 ， 在2020腾讯全球数字生态大会大数据专场上 ， 腾讯云AI平台总监陶阳宇透露 ， 腾讯目前正在打造联合安全计算平台 ， 将安全加密技术与大数据计算、人工智能相结合 ， 能够有效解决跨机构跨公司之间的数据协作问题 。
平台|腾讯联合安全计算平台问世 助力企业打破打破数据孤岛
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陶阳宇介绍 ， 腾讯很早就提出了通用意义下的联合安全计算的概念 。 技术上 ， 腾讯一方面在分布式技术之上加入安全因子 ， 另一方面引入硬件加速解决安全加密带来的计算量增加的问题 ， 最终构建出腾讯联合安全计算平台 。
平台|腾讯联合安全计算平台问世 助力企业打破打破数据孤岛
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详细来说 ， 腾讯联合安全计算平台扩展了现有的大数据和AI计算框架 ， 基于联合计算编译和基础安全算子 ， 将数据分析、数据建模的任务 ， 翻译成由安全算子组成的物理执行计划 ， 在多个数据源之间完成安全、协同的联合计算 。 整个平台提供联合数据库、安全求交、隐私安全查询、联合分析、联合建模等计算能力 ， 可以广泛应用在政府机构、金融服务、广告平台等多种行业 。
在安全方面 ， 平台采用了去中心化的联邦协议 ， 无论部署和计算 ， 都不依赖第三方 ， 增强了系统的安全性和实用性 。 系统采用Freedman多项式加密技术来确保求交时的安全性 ， 同时还采用高强度同态加密运算 。 所有消息在参与方之间都是加密传输 ， 没有隐私泄露 。
在性能方面 ， 腾讯联合安全计算平台在设计和实现时 ， 针对系统性能做了重点优化 。 例如机器学习场景 ， 支持异步并发mini-batch训练 ， 加速模型收敛速度 ， 对计算量大的同态加密也进行了优化 ， 比如Paillier3加密能达到单线程每秒1万次加密和1千次解密的性能 。 系统支持海量数据 ， 比业界框架快5倍以上 ， 提升效果明显 。
同时 ， 平台在AI建模方面支持了全栈的功能 ， 内置LR、GBDT、DNN等多种模型 。 在数据分析方面 ， 提供了多方的SQL查询 ， 多维表分析等功能 。 提供了可视化拖拽操作 ， 大大降低了联合计算的使用门槛 。
陶阳宇透露 ， 腾讯联合安全计算平台目前还是内部Alpha版本 ， 正在计划接下来在腾讯云的TI-ONE平台上线联合建模产品 。 事实上 ， 平台的两款产品联邦机器学习PowerFL和安全数据分析SuperSQL目前在金融、广告等场景中实际应用并取得了不错的成效 。
以某金融服务场景为例 ， 联邦学习PowerFL通过平台提供的联合建模能力 ， 多个数据源实现安全融合 。 10万样本50维特征 ， 双方的原始特征不出本地 ， 采用联邦逻辑回归模型 ， 传输经过同态加密后的梯度信息 ， 最后进行联邦预测打分 ， 与金融业务系统对接 。 联邦建模相比与单侧建模 ， 其中KS从B侧原来的39.9提升到46.4 ， 提升16% ， 效果明显 。
另外 ， 联合计算大数据分析产品SuperSQL已经应用在广告专区中 ， 支持多方数据融合 ， 实现更精准更有效的广告投放 ， 开启了新的数据合作方式 。 联合计算的技术还在推荐、风控、营销等更多场景大规模应用 。
陶阳宇表示：“腾讯联合安全计算技术正在快速迭代中 ， 提供典型的联合分析、联合建模功能 。 未来将联合更多合作伙伴 ， 实现更多场景下的数据应用和挖掘 ， 助力业务腾飞 。 ”


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