从26项专利看银行隐私计算应用及存在问题


2024-4-22 8:49来源:移动支付网    作者:木子剑

近些年,隐私计算技术受到关注,其在银行业得到一定应用,且应用不断拓展和深化。当然,隐私计算技术的应用还存在一些问题。因此,银行在不断进行探索,从专利就可看出,银行除了拓展场景应用,也致力于解决隐私计算应用时存在的问题。

《银行科技研究社》对2023年以来银行隐私计算相关专利进行了不完全统计,统计口径为申请公布日或授权公告日在2023年1月至2024年3月时间段的专利。

26项隐私计算相关专利,工行申请最多

据统计数据,2023年以来,银行申请的隐私计算专利有26项,申请人主要为国有银行、民营银行等。

2023年以来的银行隐私计算相关专利

国有银行方面,涉及工行、农行、中行、建行、交行,其中工行最多,占11项。

城商行方面有重庆银行。

民营银行方面,涉及网商银行、微众银行、三湘银行、新网银行。

从26项专利当前的状态来看,2项尚处在“申请公布”阶段,20项来到“实质审查的生效”阶段,4项则是“授权”阶段。

值得一提的是,其中“一种基于联邦学习的网络认证方法及装置”最开始申请人为建信金科,之后发生了专利申请权的转移,申请人变为建行。目前,该专利是“授权”状态。

而从专利的目的来看,在于场景应用、旨在解决隐私计算应用问题的专利各占13项。

应用场景包括催收、贷款、营销、反洗钱、风控等

13项主要在于场景应用的专利,涵盖催收、数据核检、贷款、营销、反洗钱、对账、风控等场景。

比如在现有催收体系中,催收方只是单一地抓取违约客户在当前金融机构的欠款金额以及资产数据进行催收,无法集中精力攻坚部分已违约但有资产的客户。

而工行的专利“基于隐私计算的消息推送方法及装置”可实现各银行、理财、保险公司等金融机构的客户资产数据以加密方式进行共享,在保证客户隐私、数据安全和监管合规的前提下,使得多方可以获取客户的资产情况,或可提升催收效率,以及更全面地分析风险。

再比如随着全球金融业务的增长,洗钱活动日益猖獗,反洗钱工作目前仍存在“反洗钱客户信息不丰富”“反洗钱评估模型不智能”“反洗钱管理过程不流畅”等难点。

而建行福建分行的专利“一种跨域数据融合的反洗钱风险客户智能识别方法及系统”基于DIKW图谱层次结构构建洗钱风险评估模型,并通过RPA和隐私计算技术融合跨域数据,从而优化反洗钱系统的数据丰富度、模型智慧度和执行流畅度,加强反洗钱判别工作的系统性和确定性。

另外,新网银行“一种基于多方安全计算的机构间隐私数据查询及预警方法”已“授权”,授权公告日为2023年7月7日,主要用于风控领域的数据查询,旨在解决现有技术中隐私数据查询易受到中间人攻击的问题。

13个专利致力于解决隐私计算应用问题,已有3个“授权”

事实上,隐私计算的应用还存在一些问题,而上述银行申请的专利中,有一半旨在解决这些问题。这13个专利中,已有3个“授权”,分别是建行“一种基于联邦学习的网络认证方法及装置”、交行“一种基于区块链的分布式多方隐私计算系统及方法”、微众银行“任务配置方法、装置、设备及存储介质”。

其中,建行“一种基于联邦学习的网络认证方法及装置”授权公告日为2023年7月21日,主要解决联邦学习平台安全认证相关问题。该专利一方面,借助PKI技术,实现隐私计算网络节点身份管理,平台方可管理计算节点,计算节点可独立管理各自的用户身份;另一方面,使用证书双向认证,较Token,AK/SK等认证方式更安全,计算节点和平台,以及应用之间都可以做到互认互信。

交行“一种基于区块链的分布式多方隐私计算系统及方法”授权公告日为2023年9月12日,主要解决信任、数据泄露、成本等相关问题。该专利通过在区块链系统上构建数据计算结果共享平台,将多方的数据在区块链上进行计算,只将经过多轮计算后的结果反馈给数据需求方,在保证没有计算原始数据的前提下,数据需求方只获得结果数据,做到数据不出库,同时,该平台登记所有计算流水信息及数据哈希值,便于后续追溯和审计。该专利还通过标准化、市场化的方式进行数据要素协同,形成标准化数据编录集,并依赖密码学计算实现多方都在加密状态下进行算术运算,在不暴露原始隐私数据的方式下协同计算结果等。综合而言,做到安全性高、成本低、推广性好。

微众银行“任务配置方法、装置、设备及存储介质”授权公告日为2023年4月18日,主要解决隐私计算任务配置方案的高门槛、高成本问题。该专利实现用户通过图形化的流程图绘制界面绘制隐私计算任务流程图,即可自动根据绘制的流程图中的元素组件生成合规的用于描述隐私计算任务流程的JSON格式配置文件,整个过程用户无需关注繁琐的配置文件,也无需编写复杂的隐私计算算法,降低了隐私计算任务配置方案的门槛和开发成本。

另外,其他专利也在解决更多的问题。

比如工行“隐私计算方法、算法插件及异构隐私计算联合系统”旨在让异构的隐私计算系统之间协同互通;农行“一种隐私计算信息传输方法及系统”实现不同参与端之间的隐私计算信息传输,无需改进使用的算法结构,可隔离算法与平台的耦合,保证本地算法的持续运行,从而提高多端联合计算的效率;网商银行“隐私计算方法、装置、设备、介质及程序产品”则通过协调节点和工作节点组成的分布式服务集群在可信执行环境中进行隐私计算,既提高隐私计算的实现效率和灵活性,又提高隐私计算运行的性能指标等。

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