隐私计算平台实战案例：让数据真正地可信安全流通起来

Transwarp Sophon P²C隐私计算平台的可信计算、隐私计算技术近年来在城市AI公共服务、水电融合的群租房分析、金融风控、精准营销等场景都落地应用。

案例一：城市人工智能公共服务平台

某城市人工智能公共服务平台的构建旨在促进人工智能与实体经济深度融合，推动人工智能在各行各业的应用。然而，数据敏感等级和安全标准不一致，数据流通和对外开放存在难题。为此，星环科技通过数据安全流通平台Transwarp Navier，帮助该市构建面向中小企业的可信计算平台，其中，隐私计算平台Sophon P²C、数据沙箱Transwarp Sandbox、数据商城Datamall、数据安全管理平台Transwarp Defensor等产品提供了数据分类、个人信息去标识化、安全审计等功能，实现供需双方的隐私保护。该平台还将隐私计算、人工智能基础服务、区块链存证和数据安全相结合，在城市级超算平台上部署，实现资源调度和算力弹性伸缩。目前已投入生产环境，未来有望成为数据交易的支撑平台。

案例二：零售领域联合支付机构的智能营销解决方案

在隐私保护监管日趋严格的当下，基于隐私计算确保双方数据安全不泄露，实现品牌一方数据与支付机构数据的融合，全方位认知用户画像。智能营销联合解决方案帮助某汽车品牌唤醒亿级年线索量，通过匹配外部数据并联合建模，快速有效判断线索真伪及价值。联邦学习技术在保护双方的数据隐私的情况下，触达率提升102.9%，点击率提升1.5%，显著提高了营销效果。

案例三：水电融合的群租房识别

某电网公司需要辅助政府部门加强群租房排查支撑，但单一的用电数据与衍生特征无法满足模型精准度需求，造成不必要的排查人员投入。因此电网公司和水务部门合作，基于星环科技的隐私计算平台Sophon P²C，采用联邦学习的方式，共同构建群租房识别精准模型。识别准确率从单一用电数据的73.49%提升至水电联合数据的91.21%，AUC提升高达24%，有效识别了城市隐蔽隐患，保障了市民居住安全。