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分布式隐私计算平台
分布式隐私计算平台采用去中心化的分布式安全系统架构设计,依托雄厚的研发实力,兼顾未来业务的发展,以“打破数据孤岛,释放数据价值”为目标,以“原始数据不出域,数据可用不可见”为核心理念,为用户提供安全、可靠、可控、可溯的分布式隐私计算平台。
- 跨机构合作数据分析
- 跨部门数据协同
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- 在多个机构或企业之间,无法直接共享敏感数据(如个人信息、医疗记录等),但需要共同进行数据分析或联合建模。例如,不同医院合作开发疾病预测模型,但无法直接共享患者数据。通过分布式隐私计算,各方可以在保证数据隐私的前提下,利用各自的数据协同训练机器学习模型,进行联合分析或建模,避免了数据泄露的风险。
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- 不同部门(如交通、公安、环保等)需要协同分析数据(如交通流量、监控数据、污染源信息),以提升业务水平,但各部门的数据可能涉及敏感信息或业务机密,无法直接共享。通过分布式隐私计算,各部门可以在数据不出本地的情况下协同分析,共同生成整体的分析结果(如实时交通优化方案、污染预警等),既提高了城市治理水平,又避免了数据泄露的风险。
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