为了解决运营商与行业合作过程中的信息安全问题，
天津移动构建了一种基于
区块链的数据融通智能反诈系统，以区块链赋能联邦学习（Federated Learning）数据访问机制，结合
联盟链防篡改、可追溯的关键特性，将联邦建模的关键参数上链，实现多方合作的可信网络，同时解决中心依赖、单点欺诈的问题，以区块链改善跨行业数据融合中多方安全计算的可信程度。
跨行业数据融合进行反诈识别
本文的背景是中国移动运用
区块链技术，与公安、银行等部门联合开展跨行业大数据反诈识别。
解决跨行业数据融通合作中的安全管理问题
中国移动在进行电信反诈建模时，除了自身掌握的网络、画像等数据外，还需要与
金融、公安领域的数据融合，构建更加全面精准的识别模型。但外部单位或部门不会把数据与中国移动的数据做简单聚合，需要基于多方安全计算模式进行联合，如没有合适的安全管理机制，则会限制中国移动反诈识别模型的精度和运营效率。因此，亟需将区块链技术运用到电信反诈系统中，解决跨行业数据安全可信问题，打消数据合作方的顾虑。
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