隐私计算_释放数据要素价值兼顾隐私安全

隐私计算

集成多方安全计算、联邦学习、同态加密、差分隐私等技术，保障数据不出域情况下，提供ID安全匹配、联合分析、联合机器学习、隐匿信息查询等一站式数据融合计算能力。同时预置隐私求交、统计分析、模型训练等算子，提升使用效率，实现数据安全流通与价值释放。

集成多方安全计算、联邦学习、同态加密、差分隐私等技术，提供一站式数据融合计算能力。同时预置多种常用算子，提升效率，实现数据安全流通与价值释放。

行业痛点

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数据隐私难以保障

隐私计算平台在不暴露数据明文的情况下，实现数据的安全流通共享，对数据端到端加密和不透明化处理，有效防止数据隐私泄露。

数据协作难以信任

隐私计算平台可实现数据的所有权、管理权和使用权分离，支持跨域跨主体的数据协作和联合建模，同时保护各方的数据知识产权和商业利益。

数据流通隐患

在金融、医疗等敏感数据应用场景中，隐私计算平台在确保数据隐私安全前提下，符合合规性要求。

方案价值

多重数据认证保护

平台支持主流隐私计算技术，对通信使用多重认证保护和信道保护，数据加密技术完全符合国家保密要求。

无代码高效建模

可视化的融合计算平台，支持大规模、无代码化的规则标签，同时预置常用算子支持可视化建模，提升建模效率。

毫秒级大数据性能

平台具备高可扩展性，支持快速实施部署，混合云及私有云部署。平台具备大数据量场景的高性能、高稳定性的企业生产要求，同时具备毫秒级响应时间的高并发隐匿查询能力。

多重数据认证保护

平台支持主流隐私计算技术，对通信使用多重认证保护和信道保护，数据加密技术完全符合国家保密要求。

无代码高效建模

可视化的融合计算平台，支持大规模、无代码化的规则标签，同时预置常用算子支持可视化建模，提升建模效率。

毫秒级大数据性能

平台具备高可扩展性，支持快速实施部署，混合云及私有云部署。平台具备大数据量场景的高性能、高稳定性的企业生产要求，同时具备毫秒级响应时间的高并发隐匿查询能力。

方案架构

客户案例

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普惠金融企业信贷评级

在服务某市数字金融信贷平台过程中，通过隐私计算平台服务实现社保、税务、市场监管、司法等数据汇集管理，对政务数据进行挖掘和应用，创新性设计出企业科技金融评分评级产品；金融机构通过隐匿查询服务，在不暴露自己查询的具体企业ID的前提下，获取企业ID对应的政务数据评分评级标签，有效提升了银行对中小微企业准入和风险的评估，为该市开展普惠金融服务实体经济的生态建设打开良好局面。

在服务某市数字金融信贷平台过程中，通过隐私计算平台服务实现社保、税务、市场监管、司法等数据汇集管理，对政务数据进行挖掘和应用，创新性设计出企业科技金融评分评级产品；金融机构通过隐匿查询服务，在不暴露自己查询的具体企业ID的前提下，获取企业ID对应的政务数据评分评级标签，有效提升了银行对中小微企业准入和风险的评估，为该市开展普惠金融服务实体经济的生态建设打开良好局面。