隐私计算系统

采用联邦学习、多方安全计算、可重构芯片等技术，具有“高安全性、高兼容性、高连接性”三大特点，实现数据的可用不可见。该产品各参与方基于本地数据进行本地建模，在数据无泄露风险的前提下，安全聚合多方模型，提高模型整体质量，实现数据价值，保证了数据的安全流通。Adopting technologies such as federated learning, multi-party computation (MPC), and reconfigurable chips, this product features three core characteristics: high security, high compatibility, and high connectivity, enabling data to be usable but not visible. All participating parties perform local modeling based on their local data. Without any risk of data leakage, they securely aggregate multi-party models to improve the overall quality of the model, unlock the value of the data, and ensure secure data circulation.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个隐私计算系统，采用联邦学习和多方安全计算技术实现数据可用不可见，具有高安全性、高兼容性和高连接性特点，适用于三农、制造、金融等多个行业领域的数据安全流通。