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AiLand数据清静岛(MPC&FL)平台

漫衍式清静系统架构设计,为用户提供清静、可靠、可控、可溯的漫衍式隐私盘算平台

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产物概述

AiLand数据清静岛(MPC&FL)平台

AiLand数据清静岛(MPC&FL)平台接纳去中央化的漫衍式清静系统架构设计,依托雄厚的研发实力,兼顾未来营业的生长,以n蚱剖莨碌,释放数据价值”为目的,以“原shi数据不出域,数据可用不行见”为焦点理念,为用户提供清静、可靠、可控、可溯的漫衍式隐私盘算平台。

产物优势
  • 高效的漫衍式隐私盘算

    接纳业内领先的的清静多方盘算、联邦学习、同态加密等手艺,在保清静的条件下,高效地实现漫衍式数据的盘算,实现“数据不出域,可用不行见”。

  • 好用的团结建模

    接纳?榛姆绞教峁┩沤峤5乃阕,使得用户在不相识隐私盘算手艺的条件下,可以实现盘算使命的团结建模。

  • 全流程的清静掩护

    提供包罗平台清静、盘算清静、传输清静、存储清静、以及审计清静的能力,保证平台用户以及数据的清静。

应用chang景
  • 跨机构相助数据剖析
  • 跨部门数据协同
  • 在多个机构或企业之间,无法直接共享敏感数据(如小我私人信息、医疗纪录等),但需要配合举行数据剖析或团结建模。例如,差异医院相助开发疾病展望模子,但无法直接共享患者数据。通过漫衍式隐私盘算,各方可以在保证数据隐私的条件下,使用各自的数据协同训练机械学习模子,举行团结剖析或建模,阻止了数据泄露的风险。
  • 差异部门(如交通、公安、环保等)需要协同剖析数据(如交通流量、监控数据、污染源信息),以提升营业水平,但各部门的数据可能涉及敏感信息或营业神秘,无法直接共享。通过漫衍式隐私盘算,各部门可以在数据不出当地的qing况下协同剖析,配合天生整体的剖析效果(如实时交通优化方案、污染预警等),既提高了都市治理水平,又阻止了数据泄露的风险。

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