工信领域数据安全典型案例丨基于隐私计算应用的反诈联合治理典型案例

申报单位：中国移动通信集团贵州有限公司

中国移动通信集团贵州有限公司于1999年从原贵州省邮电管理局分离并独立运营。2004年，成为在境外上市的中国移动（香港）有限公司的全资子公司，注册资本25.42亿元。公司下设9个市（州）分公司、1个直属企业，在各县（市、区）设有分支机构，负责当地的移动通信运营服务。

联合申报单位：江苏保旺达软件技术有限公司

江苏保旺达软件技术有限公司是一家提供专业数据安全产品及安全服务的国家级高新技术和专精特新企业。公司成立于2011年5月，以“创造更安全的数字未来”为使命，为政府、运营商、军工、金融、能源等行业用户提供数据安全整体解决方案和服务，为国家数字强国以及企业数字化转型提供坚实的网络安全基础与数字安全保障。

银行金融行业在防控电信诈骗的工作中，由于自身的风险信息缺乏，不能覆盖客户的所有维度数据，而在和外部黑名单数据共享查询及联合建模的过程中，存在会暴露客户的信息的问题。数据一旦出域，蕴藏着巨大价值的各方数据存在数据泄漏、盗用、滥用等严重问题。各方在满足国家法律合规和监管要求时，存在着各方数据“不愿拿，不敢给，不便要，不好用”的市场现状。

1、整体设计架构

贵州移动通过隐私安全计算平台，构建“数据不出域”的信息共享联盟促进多方风险信息安全共享与风险联控，实现电信、银行、互联网、政府等机构的全链条业务协同、数据共享，构筑预防网络电信诈骗的保护盾。

2、主要建设内容

2.1多方计算能力

联合计算参与各方（移动侧、银行侧等）在不获取其他任意一方原始数据的情况下完成联合计算；同时保护算法参数、模型参数及最终结果计算。

2.2联合建模能力

联合建模多个参与方（移动侧、银行侧等）在各自的原始数据不出私有边界的前提下，即可共同完成构建预测模型和机器学习任务，实现AI协作，同时保护算法参数、模型参数、损失函数和迭代梯度等中间结果。

2.3匿踪查询

银行机构在反诈风险识别场景中，需对个人用户进行信用评估，可向贵州移动数据源查询此用户的账单、消费、身份、信用情况。银行方发起匿踪查询，在整个查询交互过程中进行数据混淆、数据加密、数据解密及匹配，整个查询过程可以保障数据源方无法得知银行查询的目标客户，同时银行又能精准查到目标客户的信息情况。

3、功能特点

本平台一是具有丰富的模型库，支持以插件的方式扩展功能组件，提供智能化、可视化管理，帮助用户灵活调配资源决策，处理业务预警，提升业务响应速率与决策效率，大幅节约人工成本。二是易用性强，平台降低了用户对资源数据监控使用的门槛，通过数据可视化展示，帮助用户快速获取数据覆盖比例、数据维度数量、模型服务数量、流量运维统计等操作，业务人员通过简单方式即可完成节点管理、平台监控、节点监控、数据处理、数据分析与预警管理等操作。三是扩展性广，平台支持以插件的方式对功能组件进行扩展。在用户进行数据智能监控平台搭建和大数据应用实施的过程中，可动态化引入与配置功能，极大地降低了开发人员的技术门槛，提高了开发和实施效率，从而大大减少了项目开发成本。四是智能化高，平台高度可视化方式进行数据管理监控，提供了从节点管理、平台监控、节点监控、预警管理、用户管理的全生命周期智能化管理过程，帮助用户灵活调配资源决策，处理业务预警，提升业务响应速率与决策效率，大幅节约人工成本。

贵州移动与银行、互联网企业开展数据融合建模合作。贵州移动与某银行、互联网企业通过联邦学习技术进行数据融合模型训练，融合后数据源查得率比单个查得率增加13%，数据模型效果比单个最优效果的KS值提升0.05，即通过多方数据融合建模后，涉诈风险识别模型的准确率不断提高。

贵州移动基础通信客户覆盖广、使用频次高、场景关联性强，通过大数据汇聚挖掘了各类场景用户画像标签。基于隐私计算能力平台数据合规开放，双方可围绕通信流和资金流，构建涉诈风险数据共享、易骗用户资金保护、异常社交关系网识别等反诈场景应用，提升双方反诈治理能力，强化易骗人群保护，助力通信+资金流黑灰产的打击。