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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。
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- 跨机构相助数据剖析
- 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。
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- 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。