服务详情
产品介绍
隐私保护计算平台是基于“隐语”（SecretFlow）的隐私计算框架开发的，旨在为用户提供高效、安全的隐私保护解决方案。平台集成主流隐私计算技术，如多方安全计算（MPC）、同态加密（HE）、可信执行环境（TEE）等，可帮助用户在数据不出域的情况下完成数据协作、模型训练和预测分析，满足数据隐私保护和合规要求。
产品功能
多技术融合计算
- 支持MPC、FL、TEE、HE等多种隐私计算技术灵活组合，满足不同场景的安全与性能需求。
- 提供明密文混合编程接口，允许开发者在明文与密文计算间无缝切换。
全链路数据处理
- 覆盖数据预处理（标准化、分箱）、建模（LR、XGBoost、神经网络）到结果输出的全流程，兼容主流数据格式（DataFrame）与机器学习框架（Scikit-learn）。
安全联邦学习
- 支持水平与垂直联邦学习，集成差分隐私（DP）与安全聚合（Secure Aggregation）技术，保护中间梯度与模型参数隐私。
可信计算基座
- 基于HyperEnclave（国产金融级TEE方案）提供硬件级安全隔离，支持国内外主流CPU平台。
跨平台互联互通
- 通过SS-LR协议实现不同隐私计算平台的互联互通，降低跨机构协作成本。
产品架构
产品优势
技术全面
整合MPC、TEE、HE、差分隐私等多种隐私计算技术，提供全面的隐私保护解决方案。
性能高效
通过优化算法和分布式调度，提高计算性能，降低计算延迟。
高安全性
基于多层次的安全机制，确保数据在计算过程中的安全性和隐私性。
可扩展性
支持多种部署方式，可根据用户需求灵活扩展，满足不同场景的需求。
应用场景
医疗领域
金融领域
政府领域
企业领域
