隐私计算场景下数据质量治理探索与实践

Abstract

隐私计算是一种新型数据处理技术，可以在保护数据隐私及安全的前提下，实现数据价值转化和流通。然而隐私计算场景中“数据可用不可见”的特性给传统的数据质量治理工作带来了很大的挑战，业界尚缺乏完善的解决方案。针对上述问题，提出一种适用于隐私计算场景的数据质量治理方法与流程，构建了本地与多方两个层级的数据质量评估体系，能够兼顾本地域及联邦域的数据质量治理工作，同时提出了一种数据贡献度衡量方法，对隐私计算的长效激励机制进行探索，从而提升隐私计算的数据质量，并提高计算结果的精度。

Keywords

• 隐私计算
• 联邦学习
• 数据质量治理
• 数据贡献度