联邦学习、同态加密…… 关于数据协作，你不可不知的隐私增强技术( 二 ) TechWeb文

技术服务商要能阐释他们在帮助企业遵守数据隐私法规并建立消费者信任时，使用了什么方法以及每种方法的利弊。以下是企业可以向技术服务商提出的六组问题，以便更好地了解他们的技术如何支持企业当前和未来的需求：
多方支持：我能否在多方参与的环境中实施我自己的隐私标准和数据控制？还是我必须接受其他人的做法？安全性：我可以将我的数据保留在某个安全范围内吗？或者，与他人合作是否需要将数据移动到我的数据基础架构之外？灵活性：支持哪些应用场景，不支持哪些？速度：你的技术是否会减缓我的分析、查询或处理速度？如果是，减速是线性的（如10%减速）还是指数性的（如100倍减速）？效用：我的团队使用可用数据得出的洞察是否准确且可执行？
在不妥协数据隐私的前提下，最大限度地提高数据实用性
正如Winterberry不久前的一份报告显示，在美国和英国， 70%受访高管目前正在或计划“共享一方数据以进行用户洞察、激活及效果测量或归因” 。其中一些企业可能还不知道，隐私增强技术支持数据协作最大限度提高隐私和实用性，扩展了一方数据的可能性。使用传统的数据协作模式，敏感信息可能会要求删除个人标识符以保护隐私。然而，其中一些信息对于准确、无偏见地理解受众是必要的。与其将完整的数据表提供给有权限的特定数据科学家和分析人员，不如让原始数据与使用隐私增强技术的数据分析人员保持距离，这样做速度更快、更有效，而且最重要的是，隐私意识强且以客户为中心。
然而以联邦学习为代表的隐私增强技术也存在着实施周期长、整体预算较高等问题，对于寻求同样效果但希望采用更简单易行方案的品牌，LiveRamp的标识符（ID）转换解决方案--Vault是填补隐私增强技术与企业需求缺口的更佳选择。
填补隐私增强技术与企业需求之间的缺口，实现真正的以客户为中心
Vault是由链睿中国提供的软件服务，基于LiveRamp在隐私保护领域的强大综合实力，通过高效并安全地假名化并加密ID（Identity ，用于营销以及数据分析环境中的用户身份），在隐私合规的前提下解决营销数据跨平台进行交互的挑战。Vault可处理任何ID ，通过Vault加密后的ID被称为RampID ，它不可逆转、可在任何客户指定的环境中部署。Vault成熟的密钥管理体系确保RampID生成的一致性，并可通过集群化部署提高RampID生成效率。
通过Vault ，品牌可用更低的成本更简单地实现联邦学习等技术的多种应用场景，实现安全的数据连接和有效的数据协作：
场景一：安全第三方数据标签增补
品牌希望对其一方数据（如在线及线下交易数据、会员手机号、潜在用户设备号）等，利用第三方数据对其进行标签增补，完善用户画像，强化数据价值。在此过程中， Vault将加密后的品牌数据生成RampID ，随后将RampID上传至专为此品牌设置的安全环境中，之后将RampID发送给第三方数据服务商。服务商在其LiveRamp保险柜中将匹配上的RampID添加标签，最终返回到品牌自己控制的环境中。在此过程中双方的匹配是基于假名化并加密过后的RampID, 而没有匹配上的RampID也无法逆向工程再辨识以及使用，以保障彼此的一方数据安全。

文章图片

文章图片
场景二：安全多方数据融合进行分析、建模等
品牌需要将自己的一方数据与多方数据进行融合，以支持其用户画像分析、建模等应用。在此过程中，品牌和其他各方分别将各自的数据通过Vault生成RampID ，上传至链睿为品牌设置的安全环境中，在获得客户授权的前提下统一用于报告、建模等数据分析与应用流程，实现安全跨领域融合分析数据的目的。