隐私计算，为什么需要隐私计算？

为什么需要隐私计算？

近年来，数据要素已经被拔高为一种新型的生产要素，并在十四五规划中明确为数字经济深化发展的核心引擎，在社会、经济等方面发挥越来越重要的作用。同时，《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法规的出台，标志着数据要素流通必须满足安全、合规的法律要求。在这个大背景下，隐私计算作为能够在保障数据隐私安全的前提下，达到数据可用不可见效果的新型技术，可以打破数据孤岛困局，是解决数据安全流通问题的 佳方案之一。

什么是隐私计算？

隐私计算是在保证数据提供方原始数据不泄露的前提下，对数据进行分析计算的技术。其包括两种主流框架：联邦学习和多方安全计算。联邦学习为一种分布式机器学习框架，其能够让各参与方在不共享或交换原始数据的前提下进行联合AI分析和建模，在保护用户隐私、保障企业数据安全、符合法律法规的基础上，从技术角度打破数据孤岛，从而实现跨地域、跨机构、跨领域的AI协作。多方安全计算是一种由密码学保障的数据协同计算技术，可以在无可信第三方、原始数据加密的条件下，安全地完成约定函数计算，在保障数据隐私安全的前提下，使得各方获得 终正确的运算结果。

隐私计算平台-Sophon P²C

星环Sophon P²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。Sophon P²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。