徐茂桐:数据是现代商业与个人的核心价值与重要资产

北京零知识科技有限公司合伙人徐茂桐就加密算法的大数据隐私计算与大家进行了分享。

由中国软件行业协会区块链分会、中国企业联合会、中国企业家协会指导,以“完善营商环境,激发企业活力,推动创新发展”为主题的第十七届中国企业发展论坛于12月21日在京举行,与此同步,中国区块链企业峰会分别在人民大会堂、北京饭店举行。

区块链分会是中国软件行业协会直属二级分会,为所有会员单位提供涉及区块链技术相关领域的专业服务。在做好行业自律的基础上,下情上达,与监管层和政府决策层建立信息对称机制,对于国家监管政策导向入链,搭建全链共识,最大限度地维护节点和会员的平等权益及公平传播机制。

徐茂桐:数据是现代商业与个人的核心价值与重要资产

在会上,北京零知识科技有限公司合伙人徐茂桐加密算法的大数据隐私计算与大家进行了分享。

徐茂桐表示,数据是现代商业与个人的核心价值与重要资产。据IDC Research预测,2019年大数据和分析市场的销售收入将达到1870亿美元。数据的融合可提高其价值,数据的交叉使用可产生协同作用。但因为数据本身的可复制性和易传播性,数据资产的分享与协同开发受到严重制约。

现有的数据共享方式存在巨大的信任问题。传统大数据分析对数据的集中化收集易导致隐私信息泄露等风险。私有化部署则需要开发人员现场部署模型于数据源的服务器上,耗时耗力,且算法也存在泄露隐患。

一方面,隐私数据的监管日益加强,法律法规逐渐完善;而另一方面,跨机构、跨行业的数据融合、联合分析和建模的需求日趋增加。北京零知识科技有限公司旨在用技术为企业提供数据安全流转的桥梁,合规的盘活数据资产,响应国家号召,帮助企业进行数字化转型。

针对现有的数据共享问题,北京零知识科技有限公司业界领先的隐私计算解决方案,可完美实现数据“可用但不可见”。在涉及用户隐私数据的金融、征信、医疗等领域中,让机构间的数据合作成为可能。

ARPA安全多方计算密码算法,可实现在数据不离开数据源本地情况下完成与另一方或多方数据源的密文协同分析和联合模型训练,从而有效保护各方数据,挖掘多方数据价值。在整个过程中,数据无需归集,运算模型可自定义。典型应用包括信贷与保险联合风控、黑名单查询、大型企业跨部门数据协同、联合数据挖掘等。

安全多方计算可以应用于众多行业场景,其中包括金融领域的联合征信、黑名单共享、数据安全查询、联合数据分析与模型训练,医疗领域的多维度健康分析、联合诊断,精准营销领域的用户画像补齐、精准广告投放等等。

目前在金融和营销领域,公司积极寻找行业头部企业,共同探索数据安全流转场景,已经与京东、中化集团等核心企业进行概念验证。同时,公司正在推动底层协议开源、技术社区搭建、国内与国际标准化等工作。

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徐茂桐:数据是现代商业与个人的核心价值与重要资产

星期三 2019-12-25 13:27:37

由中国软件行业协会区块链分会、中国企业联合会、中国企业家协会指导,以“完善营商环境,激发企业活力,推动创新发展”为主题的第十七届中国企业发展论坛于12月21日在京举行,与此同步,中国区块链企业峰会分别在人民大会堂、北京饭店举行。

区块链分会是中国软件行业协会直属二级分会,为所有会员单位提供涉及区块链技术相关领域的专业服务。在做好行业自律的基础上,下情上达,与监管层和政府决策层建立信息对称机制,对于国家监管政策导向入链,搭建全链共识,最大限度地维护节点和会员的平等权益及公平传播机制。

徐茂桐:数据是现代商业与个人的核心价值与重要资产

在会上,北京零知识科技有限公司合伙人徐茂桐加密算法的大数据隐私计算与大家进行了分享。

徐茂桐表示,数据是现代商业与个人的核心价值与重要资产。据IDC Research预测,2019年大数据和分析市场的销售收入将达到1870亿美元。数据的融合可提高其价值,数据的交叉使用可产生协同作用。但因为数据本身的可复制性和易传播性,数据资产的分享与协同开发受到严重制约。

现有的数据共享方式存在巨大的信任问题。传统大数据分析对数据的集中化收集易导致隐私信息泄露等风险。私有化部署则需要开发人员现场部署模型于数据源的服务器上,耗时耗力,且算法也存在泄露隐患。

一方面,隐私数据的监管日益加强,法律法规逐渐完善;而另一方面,跨机构、跨行业的数据融合、联合分析和建模的需求日趋增加。北京零知识科技有限公司旨在用技术为企业提供数据安全流转的桥梁,合规的盘活数据资产,响应国家号召,帮助企业进行数字化转型。

针对现有的数据共享问题,北京零知识科技有限公司业界领先的隐私计算解决方案,可完美实现数据“可用但不可见”。在涉及用户隐私数据的金融、征信、医疗等领域中,让机构间的数据合作成为可能。

ARPA安全多方计算密码算法,可实现在数据不离开数据源本地情况下完成与另一方或多方数据源的密文协同分析和联合模型训练,从而有效保护各方数据,挖掘多方数据价值。在整个过程中,数据无需归集,运算模型可自定义。典型应用包括信贷与保险联合风控、黑名单查询、大型企业跨部门数据协同、联合数据挖掘等。

安全多方计算可以应用于众多行业场景,其中包括金融领域的联合征信、黑名单共享、数据安全查询、联合数据分析与模型训练,医疗领域的多维度健康分析、联合诊断,精准营销领域的用户画像补齐、精准广告投放等等。

目前在金融和营销领域,公司积极寻找行业头部企业,共同探索数据安全流转场景,已经与京东、中化集团等核心企业进行概念验证。同时,公司正在推动底层协议开源、技术社区搭建、国内与国际标准化等工作。