金融数据隐私风险度量及隐私保护下的数据共享与挖掘研究

In the big data age, the commercial value of financial customer information is increasingly significant, and the risk of privacy data leakage and fraud events are increasing.Based on the analysis of demand of customer privacy protection, requirements of financial applications and characteristics of financial big data, we will study the privacy risk measurement methods as a fundamental task in the project and constuct a control model of hierarchical management privacy data. After that, considering three typical scenarios: dynamic interactive data sharing, static non-interactive data sharing, and publishing of data mining results, corresponding privacy protection methods and data mining methods will be investgated, and a hierarchical privacy data protection and sharing publishing system will be constructed as a final goal. The theoretical and technical results of the project could be of great significance to help balancing the information sharing and privacy security when financial institutions use big data to carry out business.

大数据时代，金融客户信息的商业价值不断凸显，隐私数据泄露风险与由此带来的欺诈事件也相应剧增。从对金融大数据背景下客户隐私数据保护与应用需求出发，本项目拟结合金融隐私数据的特点，研究数据的隐私泄露风险度量方法；并以此为基础，构建隐私数据分级管理控制模型；针对动态交互式共享、静态非交互式共享以及数据挖掘之后的结果发布三类典型应用场景，研究相应的隐私保护与数据挖掘方法，构建起面向金融大数据应用的分级隐私数据保护与共享发布体系，为金融机构发展大数据业务时平衡隐私信息的合理利用与隐私安全间的矛盾提供理论技术支撑。

金融大数据时代，金融客户信息的商业价值不断凸显。同时，金融机构混业经营将是国内金融市场未来发展的大趋势，这也意味着涉及客户的隐私数据类型也将不断丰富。面对日益增加的隐私数据泄露风险，如何安全、可靠、高效地实现多部门、多机构间金融客户数据的合规共享是一个具有重要科学意义和广泛应用前景的课题。. 本项目基于差分隐私、区块链、机器学习等方法，重点探讨信用评估和供应链金融两大典型金融业务场景中的数据共享、挖掘分析与隐私保护问题。围绕上述问题，项目组在三个层面展开具体研究工作，包括：（1）开展了金融数据处理与信用评估模型、区块链与数字身份、联邦学习与隐私计算方法、隐私泄露风险度量等基础性研究；（2）研究并提出了基于区块链的信用评估建模中的隐私保护，基于变量相关性的可调隐私数据发布，流数据直方图共享发布时的隐私保护，基于个体化差分隐私Skyline 查询，投票决策系统中的分布式差分隐私保护方法等数据共享建模与隐私保护处理方法；（3）研究了基于区块链的供应链金融服务系统，基于区块链的供应链金融自主数字身份管理系统，基于 Hyperledger Indy 的消费金融系统，符合差分隐私的数据查询发布系统等具有隐私保护功能的信息系统，并探讨了隐私保护和数据共享技术下的融资决策问题等。这些工作及成果可为未来数字化时代下跨机构的数据共享，服务于“数据可用不可见”的实现，在理论、方法以及应用上提供新的思路和方案。. 项目执行期间已经发表了13篇高水平研究论文，其中包括被SCI检索论文5篇、EI检索论文4篇，并申请专利5项（含已授权专利2项），还有一些工作成果尚在整理当中。特别地，以本项目为基础，培养和造就了一批在数据挖掘分析处理、信息安全与隐私保护、金融科技与区块链应用领域具备扎实的理论方法知识、良好的管理应用与研究能力的高层次专业人才。