爱奇艺风控团队负责公司全业务风险防控，2020年风控平台已全面升级风险中台，将核心能力下沉，为业务提供全面、智能、可定制的一站式解决方案。在过去的几年中，风控团队经历了从救火队到平台化再到中台化的建设历程。在这个过程中，如何高效保障业务发展，如何应对黑产的快速变化，其中有哪些心路历程。本次分享将从风险中台降本增效、核心能力沉淀、业务赋能这几个方面，讲述风控团队近一年的思考与实践。
大纲：
·爱奇艺面临的业务安全挑战
·风控的发展历程
·风险中台与风控平台的区别，为什么要中台化
·风险中台核心构建思想
·一站式解决方案
·核心能力沉淀
·业务赋能
·实际效果及攻防案例介绍
·未来的探索与思考

张文斌2015年底加入爱奇艺，从零到一搭建爱奇艺风控系统、设备指纹、验证中心、风险大脑等核心组件。2019年带领团队进行中台化转型，全面升级决策引擎，打造一站式解决方案。2020年初全部500+业务无故障整体迁移至风险中台。目前致力于风险决策自动驾驶、通用无监督模型、关联图谱、终端攻防对抗等工作。

在大数据时代，数据开放共享、数据价值、数据资源整合和安全保护已经成为一个重要的话题。传统数据处理方法已经无法满足现在数据流通、计算以及安全的需求。隐私保护技术的出现正是为了解决这一问题，打破数据壁垒，解决数据孤岛困境。Apache Teaclave (incubating) 是一个隐私安全计算平台，为隐私数据计算赋能。基于硬件安全能力，Teaclave 确保 敏感数据在可信域外和离岸场景下安全可控的流通和处理，无需担心隐私数据泄露和滥用。Teaclave 同时支持多方参与的联合计算，打破企业和组织中的数据孤岛。Teaclave于2019年由百度捐赠进入 Apache 基金会孵化器。在 2020年10月发布个开源社区版本。Teaclave 使用 Intel SGX， 提供基于硬件隔离、内存加密、远程证实等安全技术保护数据隐私计算任务。Teaclave平台提供了函数即服务（function-as-a-service）接口，降低了使用门槛。平台中也实现了众多内置函数，例如机器学习算法，多方联 合求交，加解密计算等等常用功能。更重要的是，开发者还可以使用 Python 自由编写函数来操作隐私数据，在中平台执行。后，为了避免内存安全漏洞带来的安全风险，Teaclave 还使用内存安全编程语言 Rust 编写。

孙茗珅在百度负责 Teaclave 项目，是 Apache Teaclave (incubating) 开源项目 PPMC。