根据区块链和多方面安全性计算技术性的协同个人征信运用_算力

根据区块链和多方面安全性计算技术性的协同个人征信运用

当今数字贸易时期，金融业迈入了企业战略转型的关键发展战略新机遇。做为发展趋势数字金融的两驾牛车，产业链数字金融大势所趋，市场前景宽阔，消費数字金融借助网络经济营造的消費绿色生态管理体系，已深层融进到住户的日常日常生活。殊不知，从业务流程实践活动看来，消費数字金融仍存有一些难题待处理，在其中因为信息不一样所造成的双头借款和过多授信额度难题，不但提升了各金融机构所遭遇的信贷风险，并且因为金融的风险的传导性耳聋和多元性，会给在我国金融体制的平稳产生一定的挑戰。

对于双头借款和过多授信额度，一个合理方式是选用协同个人征信方式完成金融机构的贷款人数据信息共享资源。殊不知，针对各金融机构而言，贷款人在该组织 的贷款金额归属于商业机密，她们广泛不愿意与竞争者共享资源该数据信息。即便金融机构出自于业务拓展这一想要共享资源该数据信息，但因为欠缺安全性可靠而且维护商业机密的数据信息共享资源方式，在个人隐私数据维护日益严苛的管控气氛下完成金融业数据共享资源仍存有阻拦。伴随着互联网金融有关高技术技术性的迅猛发展，区块链和多方面安全性计算技术性有可能为以上难题给予有利的处理构思。

多方面安全性计算技术性（Secure Muti-party Computation）是近些年世界各国普遍关心的个人隐私计算技术性，在跨行为主体数据共享资源与协作计算行业，给予了处理信息安全与隐私数据维护的新理念和新方式，可在没有泄漏初始数据的前提条件下，根据“数据可以用不由此可见”实际操作，完成数据运用使用价值。对于双头借款与过多授信额度难题，在区块链服务平台上运用多方面安全性计算技术性，可以确保各金融机构在没有公布分别真正业务流程数据的前提条件下完成数据共享资源和协作计算，进行协同个人征信运用，针对有关难题的处理具备实际指导作用。

多方面安全性计算源于于姚期智工程院院士在1982年明确提出的“千万富翁难题”，该难题致力于处理两个人在不许另一方获得自身財富总金额数据的状况下，较为彼此的財富总数。实质上能够 了解为在无可靠第三方的状况下，根据多方面一同参加，安全性地进行协作计算。多方面安全性计算运用了密码算法的一些关键个人隐私科技成果，变成网络环境信息安全性和个人隐私数据维护的核心技术，包含无意间传送(Oblivious Transfer)、搞混电源电路(Garbled Circuit)、同态加密(Homomorpgic Encryption)、密秘共享资源(Secret Sharing)、零知识证明(Zero-Knowledge Proof)等。

多方面安全性计算自1982年明确提出后长期性处在理论基础研究环节。1987年，戈德赖希（Goldreich），米帕苏（Micali）和威格森（Wigderson）明确提出了能够 计算随意涵数的根据密码算法安全性实体模型的多方面安全性计算协议书。1988年，本（Ben）和戈德瓦塞尔（Goldwasser）在多方面安全性计算中引进了好几个监管方，强调两位或多位参加者应用分别的商业秘密数据做为计算的键入，协同开展信息保密计算，安全性计算完毕后，沒有一切监管方可以得到除輸出結果外的别的信息。2004年，通用性多方面安全性计算运用Fairplay系统软件的被完成，证实了一个个人隐私计算协议书能够 根据程序设计语言叙述并编写出可执行程序在数据有着方中间实行。多方面安全性计算技术性因为其较高的基础理论使用价值和宽阔的应用前景，变成近些年登陆密码学术界甚至科技行业的科学研究网络热点，海外科学研究精英团队将多方面安全性计算与云计算、大数据等技术性融合开展科学研究探寻，并试着商业化的落地式。微软公司英国研究所明确提出了一种根据多方面安全性计算的计划方案，完成云端数据安全性互换；麻省理工大学新闻媒体试验室的Engima精英团队于2018年发布“密秘合同书”协议书，适用开发人员开发设计密秘合同以保护隐私数据；安全性企业Enveil根据“零泄漏计算构架”技术性为公司企业给予数据加密数据应用平台。2019年至今，海外互联网巨头加速合理布局个人隐私计算产业链，一部分大佬开源系统了个人隐私计算库，减少开发设计门坎，得到先给优点。比如，2019年8月，Google（Google）开源系统了多方面安全性计算专用工具——Private Join and Compute，以协助机构和组织 协作解决商业秘密数据集；2019年10月，twiter（Facebook）将安全性深度学习（Secure Machine Learning）架构CrypTen开展开源系统。

中国层面，有关组织 和机构积极主动促进多方面安全性计算关键技术产品研发、技术标准制订及其商业服务运用落地式。比如，蚂蚁金融发布了小蚂蚁链摩斯多方面安全性计算服务平台；华控清交根据多方面安全性计算技术性，完成了性能卓越通用性的安全性计算架构PrivPy服务平台；引流矩阵元发布了个人隐私深度学习开源框架Rosetta。中央人民银行、中国信通院、中电科规范研究所等组织 各自进行了有关技术标准的研发工作中，公布了《多方面安全性计算金融业运用技术标准》《根据多方面安全性计算的数据商品流通商品技术标准和测试标准》《区块链个人隐私计算办事指南》等多种技术标准。

 伴随着多方面安全性计算技术性的迅速发展趋势，多方面安全性计算从初期运用于密名竞价、电子器件网络投票等情景逐渐扩展至朝向分布式系统情景的协作计算，包含个人隐私信息查找、数据加密计算、联邦政府深度学习、AI安全性预测分析等行业，并在金融业、诊疗等好几个领域探寻运用。

金融业行业。多方面安全性计算在产业链金融、风险管控、联合营销等层面能充分发挥关键功效。根据多方面安全性计算服务平台，可完成不一样行为主体多层次数据结合，横着连通包含税收数据、城市交通数据、水电工程天然气数据、个人征信数据、消費数据等以内的多层次数据，并将多层次的数据列入协同风控系统、大数据营销实体模型中，在确保个人隐私数据安全性的前提条件下，完成多方面数据协作计算，进而搭建更合理的大数据实体模型。现阶段，工行、交行、华夏银行信用卡、新网银行等金融机构已经积极推进多方面安全性计算技术性在股权融资风险控制、跨境电商清算、金融互联网信用黑名单安全性查看、金融体系监管等情景下的运用，并获得了阶段性成果。比如，交行、中国移动通信、中国电信网、富数高新科技协同自主创新的“根据多方面安全性图计算的中小微企业股权融资服务项目”，可依据客户资产来往关系图谱和客户通讯图普，创建客户风险性关联，鉴别高危顾客。

生物医疗行业。生物医疗行业中的科研对数据的依靠水平愈来愈高，人工智能技术輔助诊疗要根据包含分子生物学数据、影像医学数据和临床医学专业等很多数据收集、汇聚和模型，以完成病症预测分析等作用，而这一全过程通常遭遇很大的数据泄露风险性。根据多方面安全性计算和合理受权等个人隐私计算技术性，可完成多诊疗行为主体中间的数据安全性共享资源和计算，处理生物医疗行业的数据荒岛难题。2020年3月，国家基因库和华大区块链根据多方面安全性计算技术性发布新式新冠病基因剖析服务平台，适用客户在没有发布我方数据的前提条件下，协同别的科技人员协作剖析并共享资源結果，为实时追踪病感染演变、检测新式基因突变，及其肺炎疫情风险评价、诊疗防范措施制订给予合理的数据支撑点。

政务服务行业。政务服务大数据在规模上占有较大优势，但因为安全性等缘故，仍存有数据荒岛，涉及到电力能源、交通出行、整体规划、环境保护等多领域和多单位的数据库中间存有极强的共享资源要求，数据共享资源商品流通的堡垒亟需摆脱。多方面安全性计算、区块链、大数据等技术性的紧密结合运用，在促进政务服务大数据安全性共享资源层面具备宽阔室内空间。

情景叙述 

一部分贷款人与此同时向俩家及之上的金融机构和小额贷企业办理贷款，因为当今的个人征信系统并未遮盖全部借款行业，有关业务流程很有可能发生双头借款和过多授信额度难题。各金融机构或小额贷款企业欠缺安全性可靠而且能维护商业机密的发放贷款数据共享资源方式，没法完成协同个人征信。因而，必须设计方案根据区块链和多方面安全性计算技术性的解决方法，在多方不公布实际贷款金额等业务流程数据的前提条件下，计算出实际贷款人的跨金融机构借款总额等信息，完成协同个人征信查询。

技术规范 

充分考虑区块链做为一个多方面合作系统软件，能为多方面安全性计算的应用和执行搭建一个集数据通讯、数据共享资源、数据互动于一体的基本架构服务平台。因而，文中根据区块链和多方面安全性计算技术性对协同个人征信运用开展设计方案，总体逻辑性构架如图所示1所显示。

图1   根据区块链和多方面安全性计算技术性的协同个人征信软件系统逻辑性框架图

根据区块链和多方面安全性计算技术性的协同个人征信软件系统逻辑性构架关键包含手机客户端、服务器端和区块链互联网。参加协同个人征信业务流程的各金融机构可应用手机客户端或是电脑浏览器，启用服务器端完成各类基本上业务流程。比如，服务器端在当地对贷款额度等信息开展数据加密，随后各自启用区块链智能合约，进行好几个监管方的协作计算。实际步骤以下：第一步，顾客M向金融机构A传出申请贷款。第二步，金融机构A接到借款要求后，开展协同个人征信查询。在这里全过程中，金融机构A在后台系统中复位顾客M有关信息，根据同态加密优化算法转化成公与私钥对，并应用公匙对该顾客贷款金额等信息开展数据加密，进一步将公匙分发送给别的金融机构。第三步，别的金融机构应用金融机构A发过来的公匙，对顾客M在该金融机构的借款等信息开展数据加密，并将数据加密值根据智能合约提交至帐簿。第四步，智能合约全自动对各金融机构提交的数据加密值开展协作计算，求取顾客M在每个金融机构的借款总金额等信息。第五步，金融机构A在后台系统根据智能合约查看该数据加密值并开展破译，获得顾客M的贷款额度等密文信息，并将该結果汇报管控组织 。第六步，金融机构A依据顾客M的借款状况开展风险评价，做出授信额度管理决策。到此，进行顾客M的协同个人征信查询工作中。在该关键技术计划方案中，管控组织 能够 做为管控连接点参加区块链互联网，完成管控透过，预防别的连接点的侵入和影响。

根据区块链和多方面安全性计算技术性的协同个人征信运用具备下列好多个优点：一是易完成。该关键技术计划方案领域模型简易，编码便于完成，各监管方与智能合约只开展一次互动，就可以进行全自动协作计算。二是安全系数高。该计划方案关键工作流程全为保密计算，数据信息以保密储存，即便连接点被攻克，获得到帐簿纪录，也没法破译；与此同时，智能合约历经多方面的共识，升級必须历经财务审计，具备较高的安全系数。三是适用管控透过。管控方不参加多方面计算逻辑性，可做为管控连接点连接区块链互联网，浏览底层数据，完成管控透过。全部解决方法不用可靠管理中心连接点参加到关键领域模型中，完成了区块链技术下的多方面协作计算。四是扩展性强。该技术规范的关键计算逻辑业务流程中间是松耦合，有利于中后期业务流程拓展和自主创新。

在协同个人征信情景下，根据区块链和多方面安全性计算技术性可完成在无可靠管理中心连接点且维护各监管方商业机密及个人隐私数据的前提条件下，进行个人征信查询业务流程，针对处理双头借款和过多授信额度难题具备关键实际意义。多方面安全性计算技术性在金融业行业的运用使用价值也逐渐获得管控组织 认同，中央人民银行在《金融科技（FinTech）发展规划（2019～2021年）》中明确提出要搭建融入网络时代的移动智能终端可靠自然环境，灵活运用可靠计算、多方面安全性计算提高金融业自主创新。

当今，多方面安全性计算技术性发展趋势仍处在初期，在具体运用中依然存有计算花销大、储存花销大、规范不统一、计算机算法认证难度系数高难题，其规模性商业仍必须多方面相互配合，并加速核心技术产品研发与规范制订。促进多方面安全性计算等新起个人隐私保护技术性在金融业情景中的自主创新运用，有利于金融业数据的安全性运用和风险管控。

大家针对多方面安全性计算在金融业行业的深层运用发展趋势有以下提议：一是金融机构应紧随国际投资尖端科技数据个人隐私保护技术革新发展趋势和运用动态性，积极主动科学研究探寻密码算法、多方面安全性计算、区块链等数据个人隐私保护新技术应用；二是根据新技术应用科学研究，在数据模型及其数据传送、储存、派发等阶段完成核心技术提升，产生个人隐私数据安全性维护工作能力，助推业务流程改革创新；三是激励同业业务提升协作，将个人隐私数据安全性维护工作能力自主创新运用于风控系统、合规管理、KYC、协同个人征信等业务场景中。

龙盈智达（北京市）高新科技有限责任公司丁明、张建军、杨璇、李浩成、吴逸男对文中亦有奉献。

创作者 | 许健 关杏元 刘曦子 王彦博 

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