基于Paillier同态加密算法的金融数据安全共享机制研究【附数据】

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金融数据处理与分析
量化交易策略研究
金融风险建模
投资组合优化
金融预测模型开发
深度学习在金融中的应用

擅长工具：

Python/R/MATLAB量化分析
机器学习模型构建
金融时间序列分析
蒙特卡洛模拟
风险度量模型
金融论文指导

内容：

金融数据挖掘与处理
量化策略开发与回测
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金融风险评估模型
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（1）金融数据共享问题与同态加密技术引入

 

• 在新兴金融产业蓬勃发展的当下，监管和征信体系尚未健全的环境给金融行业带来了诸多挑战。金融机构在对客户进行信用风险评估时，因缺乏全面有效的数据，面临着较大风险。这种情况不仅影响单个机构的决策，甚至可能波及整个金融业的稳定。传统的金融数据共享模式虽试图解决这一问题，例如通过数据交易或收集整合各机构客户数据来为机构提供多源信用数据，但这些模式存在严重缺陷。其中，机构核心数据易泄露这一问题成为了共享的瓶颈，这使得金融机构之间形成了 “数据孤岛” 现象，且难以消除。这种数据孤岛导致各金融机构只能依赖自身有限的数据进行评估，无法全面准确地了解客户信用状况，进而增加了信贷风险和金融市场的不确定性。
• 密码学中的同态加密技术为解决这一困境带来了希望。同态加密技术具有独特的性质，它允许数据在加密状态下进行计算。这一特性与金融机构对数据共享的需求完美契合。在金融数据共享场景中，机构需要共享数据以获取更全面的客户信用信息，但又担心数据泄露带来的风险。同态加密技术使得多方数据