7-2 隐私计算三剑客在营销领域应用：适合才是最好.pdf

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2、022AI营销白皮书AI+营销：涉及隐私数据会员资料搜索历史浏览记录电商消费基本信息线下购物商户信息出行记录大数据知识图谱机器学习语言处理投前投中投后精准用户画像最佳渠道触达虚假流量识别个性化创意ID打通精准人群智能化投放优化投放策略AI技术营销数据营销环节|隐私数据个人信息个人敏感信息重要数据国家核心数据国家秘密军事数据商业数据专利数据（信息）个人信息个人敏感信息重要数据国家核心数据国家秘密军事数据商业数据保守国家秘密法数据（信息）中央军委：军事数据安全保护个人家庭目的匿名化信息数据安全法个人信息保护法去标识化|什么是：隐私计算？解决的问题：“数据可用不可见”什么效果：仅获取到”结果”，但得

3、不到以外的信息 价值：“使用权”和“所有权”分离 怎么实现：软件，硬件，不软不硬|隐私计算：三剑客联邦TEE沙箱|联邦学习/多方安全计算请替换文字内容，点击添加相关标题文字02|联邦学习（FL）参与方A参与方B协调方结果A结果B隐私计算多方安全计算联邦学习差分隐私同态密码学混淆电路联邦学习和安全多方计算秘密分享零知识证明不经意传输|优势 不依赖硬件 原始数据不出区域 点对点链接 知名度高|航空领域营销升舱服务模型全量Phone MD5用户行为全量 PhoneMD5画像特征等ID 对齐特征工程联合训练8千万联合建模流程高净值人群百万级批量预测南航高净值人群包T+1 例行计算渠道分发精准投放流程南

4、航活动管控中心圈定活动预投放人群及联合模型将高净值人群推送到SCRM系统，生成人群包人群包上传达到70%，可以分发*针对高净值人群精准投放，提高了转化率，降低了成本，同时降低对低消费人群打扰，提升用户体验。*只对高净值人群进行触达数据域南航SCRM系统客户触达教育领域营销种子用户用户画像用户行为外部用户行为联合模型现有用户广告|数据域A数据域B汽车营销领域（推荐）用户APP行为信息汽车商品用户基础信息联合建模用户购买信息推荐浏览用户搜索行为实现多样性同态类型：部分同态（Partially Homomorphic）有点同态（Somewhat Homomorphic）全同态（Fully Homom

5、orphic）调度方式：算子层面：Operator Layer算法层面：Algorithm Layer组件层面：Component Layer引擎层面：Engine Layer通信方式：Socket通信RPC通信MQ通信P2P通信计算平台：LocalDocker/KubernetesSparkMPI安全模型：无攻击模型半诚实模型（Semi-Honest Adversary）恶意模型模型（Malicious Adversary）隐蔽敌手模型（Covert Adversary）存储方式：FileDataFrame(vTable)DataBase|劣势 速度慢(计算复杂度，网络波动）原理复杂，安全性

6、难以度量(多样性)可用算法有限期待，有没有：1.速度快2.简单易懂3.有充足的算法？是否可以通过“硬件”解决？|可信执行环境请替换文字内容，点击添加相关标题文字03|优势 计算速度快：大数据，低延迟 执行逻辑较清晰，容易度量其安全 移植算法成本较低，可以用的算法很多|可信执行环境（TEE）参与方B参与方ATEE更加简单化的TEE 基于LibOS的可信执行环境 Occlum Gramine(GrapheneSGX)基于可信虚拟化技术 AMD:SEV,SEV-ES INTEL:TDX ARM:CCASYSAppTEEApp|通信领域营销生物基因领域|病例样本数据比对TEE分析汽车音乐推荐数据融合与