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隐私计算密码机

 

隐私计算密码机

 
 

■ 产品概述

隐私计算密码机是一种集成了算力层、硬件安全层和预置场景软件的数据隐私保护解决方案,旨在提供各类隐私计算服务。隐私计算密码机将高性能密码芯片与安全计算算法相结合,提供数据安全保护和可靠性能。可以在满足数据隐私安全的基础上,对数据进行计算和分析,实现数据价值的流动与共享,达到“原始数据不出域,数据可用不可见”的效果。

■ 产品功能

隐私集合求交

隐私集合求交允许持有各自集合的两方来共同计算两个集合的交集运算。在协议交互的最后,一方或是两方应该得到正确的交集,而且不会得到交集以外另一方集合中的任何信息。

隐匿查询

隐匿查询可以在数据库中检索特定信息而不暴露其他无关信息,可以用于保护用户隐私,防止数据库持有者通过推理获取用户的敏感信息。

联邦学习

联邦学习可以在保障数据隐私安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,联合多方数据,提升机器学习模型的效果。

数据预处理

数据预处理用于对原始数据进行清洗、处理和转换,以便更好地进行模型训练和数据分析。主要包括:数据清洗、特征选择、特征缩放、特征转换、数据划分、标签编码、特征工程、数据可视化。

定制化功能

根据用户需求和业务变化进行定制化配置的其他功能。

 

■ 产品优势

数据安全保护

采用多种加密算法和安全协议,确保数据在传输、存储和计算分析过程中的安全性。参与方无法通过计算过程中的交互数据推测出其他方的输入数据,从而保护各方数据的隐私性和完整性。

灵活性与可扩展性

隐私计算产品具有较高的灵活性和可扩展性,可以根据用户需求和业务变化进行定制化配置。用户可以根据实际需求选择合适的算法和功能模块,实现定制化的数据合作场景。

数据可用不可见

促进数据流通和共享,实现数据的跨组织、跨行业、跨地区合作,打破数据孤岛现象,提高数据的利用价值和效益。

数据协同计算

实现多个参与方之间的协同计算,提高计算效率和准确性。参与方可以通过隐私计算产品共享数据,并在保持数据隐私的同时共同完成计算任务。

■ 应用场景


 

 

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