基于隐私计算开展公共数据开发利用参考流程、案例_第1页
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STYLEREF标准文件_文件编号DB31/TXXXX—XXXXSTYLEREF标准文件_文件编号错误!使用“开始”选项卡将标准文件_文件编号应用于要在此处显示的文字。

（资料性）

基于隐私技术开展公共数据开发利用参考案例多方安全计算应用案例B.1.1案例背景某银行在评估个人住房贷款时，会对贷款人的信息进行审核，包括个人的征信、社保、当前拥有房产等信息进行审查，以决定是否给当前申请人发放贷款。通过各数据提供方统一接入运营平台的方式，通过MPC技术保证银行评估系统正常完成评估，且实现数据在开发利用的过程中可用不可见的目的。B.1.2技术方案数据提供方将数据对接到运营平台，数据的对接可以有多种形式，可以只对接数据，也可以对接其他能够提供数据的隐私计算平台；各个参与方接入到平台中，在平台上执行的任何流程都受到监管方的监管；数据使用方（银行）以匿踪查询（PIR）的方式从各个数据提供方获取关于贷款申请人的相关信息，此过程既保证能够从各个数据源获取到需要的相关数据信息的同时又能保护被查询人的相关信息不被泄露；数据使用方（银行）通过获取到的信息进行模型评估。图B.1基于MPC公共数据的助贷评估系统联邦学习技术应用案例B.2.1案例背景各地区的卫生健康行政主管部门、公立与私立医院、医学科研机构以及药品研发企业等多方主体都掌握着大量医疗服务相关的数据资源，这些数据包含了大量病人隐私、商业机密、实验数据等敏感信息，不能以明文的形式在不同的主体之间共享。采用基于联邦学习技术，将分散于各个小主体以及公共卫生机构的数据联合起来共同训练自己的模型，使各医疗单位更好的完善医疗模型，更有针对性的对病人做出治疗方案。B.2.2技术方案数据提供方（卫生健康部门）将数据对接到运营平台；数据需求方（医院）同时提供算力和数据的形式对接到运营平台。联邦任务一般需要有第三方提供模型聚合服务，算力由计算资源方提供。各个参与方相互协作共同完成联邦建模的任务。图B.2联邦学习下的医疗服务应用

可信执行环境技术应用案例B.3.1案例背景某数据中心和某银行针对中小农户贷款难的问题，首次将时空大数据和隐私计算相结合，基于可信执行环境技术，搭建金融建模分析平台，在满足“原始数据不出域”和“数据可用不可见”合规前提，将时空数据和某数据中心掌握的乡村动态库数据进行联合建模，形成农业信贷实时评估指标，解决上述问题。B.3.2技术方案某银行作为隐私计算资源开发方和数据需求方接入运营平台，时空数据拥有方以及某数据中心作为数据提供方接入运营平台。各个参与方提供的资源（数据/模型）需要以密文的形式将数据传送到可信执行环境中，因此需要各个参与方与计算资源提供方（可信执行环境）协商数据传输的共享密钥；数据提供方以及隐私计算资源开发方将数据/模型加密传送至可信执行环境中；可信执行环境将接收到的数据以及模型解密，调用模型算法，

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