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基于联邦学习的金融数据隐私保护与监管合规框架研究1

基于联邦学习的金融数据隐私保护与监管合规框架研究

摘要

本研究旨在构建一个基于联邦学习的金融数据隐私保护与监管合规框架，以应对

金融行业在数据共享与隐私保护之间的矛盾。随着《个人信息保护法》《数据安全法》

等法律法规的实施，金融机构面临日益严格的数据合规要求。联邦学习作为一种分布式

机器学习技术，能够在不直接共享原始数据的情况下实现模型训练，为金融数据隐私保

护提供了新的解决方案。本研究通过系统分析金融数据隐私保护的现状与挑战，结合联

邦学习的技术原理与金融业务场景，设计了一套完整的隐私保护与合规框架。该框架包

含技术架构、治理机制、审计流程等多个维度，并提出了具体的实施路径与评价指标。

研究结果表明，该框架能够有效降低数据泄露风险，提高模型性能，同时满足监管合规

要求，为金融行业的数据治理提供了系统性解决方案。

引言与背景

1.1研究背景

随着数字化转型的深入推进，金融行业积累了海量的客户数据，包括交易记录、信

用评分、行为特征等。这些数据对于提升金融服务质量、防控金融风险具有重要意义。

然而，数据集中化处理也带来了严重的隐私泄露风险。近年来，全球范围内金融数据泄

露事件频发，据不完全统计，2022年全球金融行业数据泄露事件超过300起，涉及客

户信息超过1亿条。在中国，随着《个人信息保护法》于2021年11月1日正式实施，

金融机构面临前所未有的合规压力。

传统数据保护方法如数据脱敏、加密存储等存在局限性，难以满足大数据时代的隐

私保护需求。联邦学习作为一种新兴的隐私计算技术，由Google在2016年首次提出，

其核心思想是”数据不动模型动”，即在不移动原始数据的情况下完成模型训练。这一特

性使其特别适合金融场景，因为金融机构往往拥有大量敏感数据但难以直接共享。本研

究旨在探索如何将联邦学习技术系统性地应用于金融数据隐私保护领域，并构建相应

的监管合规框架。

1.2研究意义

本研究的意义主要体现在三个方面：理论意义、实践意义和政策意义。在理论层面，

本研究将丰富隐私计算与金融科技交叉领域的理论体系，特别是联邦学习在金融场景

下的应用理论。通过构建系统化的框架，填补现有研究在技术实现与合规要求结合方面

的空白。

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在实践层面，本研究成果可直接指导金融机构实施数据隐私保护方案。根据中国银

行业协会的调查，超过70%的金融机构认为数据共享与隐私保护是当前面临的主要挑

战。本框架可帮助这些机构在满足合规要求的同时，充分利用数据价值。例如，在反欺

诈、信用评估等场景中，多家机构可通过联邦学习联合建模，提高模型准确性而不泄露

各自数据。

在政策层面，本研究响应了国家关于加强数据要素市场建设的号召。2022年12月，

中共中央、国务院发布的”数据二十条”明确提出要”建立数据产权制度，推进公共数据、

企业数据、个人数据分类分级确权授权使用”。本框架为落实这一政策提供了技术路径，

有助于平衡数据利用与隐私保护的关系。

1.3研究范围与限制

本研究聚焦于金融行业，特别是银行、保险、证券等持牌机构的数据隐私保护问题。

研究范围包括但不限于：客户身份信息、交易数据、行为数据、信用数据等敏感信息的

保护。技术层面，主要关注联邦学习算法及其与区块链、安全多方计算等技术的结合应

用。

研究限制主要体现在三个方面：一是技术成熟度限制，联邦学习在金融领域的应用

仍处于早期阶段，许多技术方案尚未经过大规模验证；二是业务场景限制，不同金融业

务对数据隐私保护的要求差异较大，本研究难以覆盖所有场景；三是法规动态性限制，

数据保护法规仍在不断完善中，研究结论可能需要随法规调整而更新。

研究概述

2.1研究目标

本研究的主要目标是构建一个系统化、可操作的金融数据隐私保护与监管合规框

架，具体包括以下四个子目标：

第一，建立联邦学习在金融场景下的技术标准体系。通过分析不同金融业务的数据

特征与隐私要求，制定联邦学习模型的选择标准、参数配置规范、性能评估指标等。例

如，对于信用评估场景，需要明确特征工程方法、模型复杂度限制、公平性指标等。

第二，设计联邦学习系统的治理架构。包括参与方的权责划分、数据确权机制、利