隐私计算平台
数据可用不可见，安全合规共享价值
隐私计算赋能数据安全共享
数据可用不可见，安全合规共享价值
隐私计算平台是新疆智图自主研发的安全数据流通与共享平台，基于联邦学习、安全多方计算、同态加密等隐私计算技术，解决了数据孤岛问题，实现多方数据协同分析与建模，同时保障数据隐私安全合规。
平台支持多种隐私计算技术框架，适用于金融、医疗、政务等多个领域的隐私数据共享需求，满足企业在数据合作过程中对数据安全、合规性和业务价值的多重要求。
数据隐私保护
安全数据协作
合规监管支持
数据价值挖掘
核心技术
联邦学习
实现多方在不交换原始数据的情况下共同建立机器学习模型，支持横向、纵向和迁移联邦学习模式，保证数据隐私不泄露。
安全多方计算
基于密码学原理，支持多方在不共享原始数据的情况下进行联合计算，获得准确结果，适用于各类数据协同计算场景。
同态加密
实现对加密数据的直接计算，计算结果解密后与明文计算结果一致，确保数据在使用过程中的隐私保护。
产品功能
多方数据协作
支持多个参与方安全协作，数据不出域情况下实现联合建模与分析，打破数据孤岛，释放数据价值。
- 多方协作管理
- 数据对齐与映射
- 安全协议支持
隐私保护AI模型
提供多种隐私保护机器学习算法，支持联邦学习模式下的模型训练、部署和管理。
- 联邦模型训练
- 差分隐私保护
- 隐私模型评估
安全数据管理
提供全生命周期的数据安全管理机制，确保数据在使用过程中的安全与合规。
- 数据脱敏处理
- 敏感数据识别
- 数据权限控制
合规监管支持
提供安全审计、数据追溯和合规性证明机制，满足数据合规使用的要求。
- 操作行为审计
- 合规性证明
- 数据流转追溯
