万里红隐私计算服务平台

方案概述

万里红隐私计算服务平台集成了可信执行环境、安全容器、安全多方计算、联邦学习、差分隐私、同态加密和区块链等隐私增强计算技术,具有数据安全求交、数据匿踪查询、多方协同计算、联合统计、联合建模训练等产品能力,帮助机构或企业构建完整透明的数据流转链条,提高数据分析挖掘和共享利用价值,助力构建可信数据流通与交易服务,避免用户隐私数据泄露,保障数据要素安全流通。


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主要功能

安全求交(PSI):允许数据持有方在不泄露任何额外信息的情况下,得到双方或三方持有数据的交集,快速充分挖掘交集内的数据价值。
匿踪查询(PIR):保护查询条件不泄露的情况下获取查询结果,支持离线大规模批量安全查询以及在线安全查询。
多方安全计算(MPC):多方联合分析各自的数据集,无需数据集中化或交换敏感信息,严格保护数据隐私不出域,支持通用场景下的多方联合建模。
联合统计分析:提供分布式数据开发、报表编制、关联分析等能力,支持跨机构数据的联合计算与数据融合,有效挖掘数据融合价值。

联合建模训练:联合建模训练能够在有效保护数据隐私的同时,充分利用多方数据的优势,有效提升模型的泛化能力和预测精度。


  • 交互友好

  • 性能优异

  • 安全可靠

  • 灵活部署

提供数据可视化与IDE建模计算能力,集成医保风控常用的算子组件,界面友好,提供响应式交互编排、一站式建模、模型报告生成和模型服务部署等能力。


提供安全求交算子的高性能处理能力,支持千万级样本训练和亿级数据计算,半小时内可完成亿级隐私求交。


具有多年在MPC、TEE、FL、DP等数据安全及隐私保护方向的技术积累,有效保障隐私计算安全可控。


构建基于密码学工具和去中心化的部署架构,支持公有云、私有云、混合云等多种部署模式,适应不同客户环境,确保数据计算的灵活性与可扩展性。