金融隐私保护新突破：基于MPC-HE融合的隐私优化投资组合模型

　　针对金融科技领域隐私保护与复杂约束难以兼顾的难题，研究人员创新性地将安全多方计算（MPC）与同态加密（HE）结合，提出混合优化框架。该模型在禁止卖空和复杂箱型约束条件下表现优异，计算误差降低99%，为ESG（环境、社会与治理）风险管理提供高效解决方案。

　　

随着智能投顾（robo-advisors）市场的爆发式增长（年复合增长率达53.54%），金融数据隐私泄露风险日益凸显。传统同态加密（Homomorphic Encryption, HE）方案虽能保护投资者风险偏好等敏感信息，却在处理复杂约束条件时面临计算精度下降、电路深度爆炸等瓶颈；而单纯依赖安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, MPC）又存在通信开销过大的缺陷。这种技术矛盾严重制约了隐私保护投资组合优化在真实金融场景中的应用。

来自首尔大学和成均馆大学的研究团队在《Future Generation Computer Systems》发表论文，提出革命性的MPC-HE混合框架。该研究通过三种创新设计破解难题：首先利用HE高效处理线性梯度更新，其次采用MPC精准执行非线性投影运算，最后引入基于HE的置换技术降低通信成本。实验证明，新模型在箱型约束条件下的权重均方误差（MSE）较纯HE方案降低99%，夏普比率（SR）与确定性等价收益（CER）误差同样实现数量级优化。

关键技术包括：1）HE-MPC任务分配策略（线性运算由HE并行处理，非线性约束由MPC强制执行）；2）可信第三方（TTP）辅助的秘密共享转换；3）加密数据置换技术减少MPC阶段操作量。研究使用真实市场数据验证，涵盖禁止卖空、资产权重限制等复杂约束场景。

主要发现
抽象层创新：首次实现MPC与均值-方差模型的隐私保护融合，突破HE在复杂约束下的失效瓶颈。
计算效率：权重MSE降低99%，SR与CER误差同步优化，计算耗时仅为传统方法的1%。
经济意义：优化结果与理论最优组合高度吻合，满足ESG（环境、社会与治理）风控需求。

结论与展望
该研究为金融隐私保护树立新范式：1）技术层面，通过HE-MPC协同攻克"加密精度-计算效率"悖论；2）应用层面，使隐私保护组合优化首次适配真实市场约束；3）监管层面，为GDPR（通用数据保护条例）、PIPL（个人信息保护法）等合规要求提供技术支撑。作者Hyungjin Ko强调，未来可扩展至跨机构数据协作场景，进一步降低TTP依赖。这项成果不仅推动密码学在金融工程的深度应用，更重新定义了负责任投资的科技标准。