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多方安全计算平台

产品简介

 

 

——

 

 

为了保障安全地实现数据流通价值,利用多方安全计算、联邦学习和可信执行环境等技术,打造数据安全基础设施。产品实现了数据可用不可见,打通了数据孤岛,为用户在数据合作过程中提供业内独家全景式数据安全和隐私保护计算平台。

产品功能

 

 

——

 

 

多方安全计算

 

 

针对联合利用多方数据的场景,在保证各方数据不出库的前提下,完成各类大数据分析任务,计算效果等同于将所有数据集中在同一台服务器上分析

隐私保护存储

 

 

对原始信息和特征进行去标识化的加密处理和切份布存储,信息可用不可见,在不影响原有Al算法的基础充分保护个人隐私

联邦学习

 

 

针对联合利用多方数据进行A建模的场景,在各方原始数据不出库的前提下,完成横向或纵向的模型训练、模型评估等指标任务,实现数据不动模型动”的效果。同时支持进行多方数据联合推理、在线预测

匿踪查询

 

 

查询方隐藏被查询对象关键词或者id,数据服务方提供数据查询的结果却无法获知具体对应查询哪些对象,实现被查询数据的有效保护,杜绝数据缓存、数据泄露或数据贩卖的可能

产品优势

 

 

——

 

 

开箱即用

 

 

可实现传统算法自动编译,直接复用客户现有积累的数据开发团队和经验,实现算法和应用的一脉相承,机器学习生态与隐私保护机器学习生态相统一

性能卓越

 

 

算法编译器自动寻踪最优计算路径;高效加密算法赋予明文处理级运算能力,两者共同驱动极致安全与效能

多模式使用

 

 

面向用户提供友好便捷的数据挖掘工具,包括可视化建模和脚本建模模式,内嵌各类隐私保护模式下的算子,用户可以随调随用,降低使用门槛,助力联邦学习技术的快速应用

安全可靠可验证

 

 

面向客户提供全方位的安全评估验证,独创以底层数据流图的视角揭示算法和对应的分布式联邦学习算法的联系,使得运算流程透明可见、可审计;并通过数据流图变换完成两者间的自动转换

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