接到陌生营销来电，不少人往往会吐槽“信息又被卖了”，但除了发几句牢骚话，好像也没有好的应对办法，只能寄希望隐私保护制度再完善些。
在数据共享过程中，如何保护数据安全，是个体用户最强烈的诉求。然而，随着数据的累积，企业用户对数据安全的诉求日益旺盛，一方面希望数据资产能够发挥最大的商用价值，另一方面又担心辛苦提取的数据被盗取，失去用户信任，或是发现花大价钱合作共享的数据掺假严重。
是否可以从技术上实现突破，兼顾数据共享与安全呢?近日，百融云创发布《安全多方计算Indra平台白皮书》，首次介绍了该公司技术研发部门历时一年多时间开发出的Indra数据安全保护平台，专门针对数据使用痛点取得的创新性成果。
近年来，金融科技的发展有效提升了金融服务质效，但信息科技的广泛应用免不了对金融各主体的经营信息、财务信息进行筛选和过滤，造成了企业在使用金融科技的过程中容易陷入“道德困境”。为了保障在利用数据的同时不违背信息安全红线，百融云创经过不断地技术演绎，开发出Indra数据安全保护平台，为实现金融科技的技术完善目标再下一城。
与此同时，金融监管持续加强数据保护，发布相关法律法规进行规范，如中国《网络安全法》、欧盟《通用数据保护条例》的颁布。包括银行机构、金融科技企业在内的金融科技应用实体，若想获得长足发展，必须将隐私保护议题纳入到技术闭环当中，这也为专门提供技术支持的金融科技企业带来重要而紧迫的研发课题。为此，Indra平台应运而生。
百融云创从隐私集合求交集、联邦学习等方向入手，以密码学领域的重要理论和技术为基础，结合大数据具体应用场景，搭建了安全多方计算平台Indra，促进安全多方计算、机器学习等理论研究的落地。同时，以区块链技术为辅，实现数据确权和数据价值流转目标，为数据信息安全保驾护航。Indra平台的优越性在于它可以适应不同的应用场景，可以为合作方、客户之间提供一种安全、高效的数据合作模式。
值得一提的是，在进一步精准确定用户“名单”的过程中，Indra平台采用并改进多种隐私集合求交集算法，可以应用于不同数据量、离/在线、是否含附加消息等各种场景，能够消除黑名单共享以及营销匹配场景中可能出现的非目标用户的信息泄漏隐患。
联邦学习则将解决用户数据隐私安全和合规性问题进一步深化。百融云创的Indra平台会根据所服务的金融机构的具体业务，对重叠数据进行处理和训练，进而使数据应用条件更合规，匹配效果更精准，同时也能保证模型推理过程中客户数据的隐私保护。
此外，百融云创在Indra平台设计中，利用区块链技术存储、更新以及运输数据，进而对数据进行智能编程。百融云创的Indra平台建设是将区块链技术有效推广至信息安全和数据治理领域的一个重大尝试，同时也为同行业的区块链技术初探提供了宝贵的借鉴经验。
百融云创通过Indra平台，实现了黑名单匹配、在线预测、联合建模以及数据中介等具体场景的科技应用。在以不泄漏数据为前提的情况下 挖掘数据价值，兼顾保证数据使用的合规性和隐蔽性。通过Indra平台，百融云创真正落实了金融科技发展过程中的隐私保护需求。
金融科技中对于数据的使用是一把双刃剑，它为金融业带来机遇的同时带来了新的挑战，金融业务数字化、网络化、智能化引发的数据爆发式增长，同时也对数据安全治理提出了更高的要求。百融云创将以安全多方计算Indra平台为契机，在未来的研发过程中更加注重产品研发环节中的隐私保护问题，不断更新和优化百融云创的金融科技服务质量，为客户提供更放心和满意科技服务。
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