安全隐私计算平台有哪些
Sophon P²C是一款分布式隐私计算平台,集隐私计算、加密网络通信等多种功能,为多方安全建模提供完整的解决方案。以隐私保护为前提,Sophon P²C解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台提供多种开箱即用的工具,方便用户在联邦框架下进行数据处理、分析、特征工程等工作,并快速建立机器学习和深度学习模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息的传输,多种加密安全手段和优异的通信架构,确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。Sophon P²C的多种联邦学习算法适用于各类垂直业务场景,为跨企业AI协作提供安全可靠的平台支持。
Sophon P²C是一款分布式隐私计算平台,集隐私查询、隐私计算、加密通信等多种功能,能够为多方安全建模提供完整的解决方案。其以隐私保护为前提,能够帮助用户解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。
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隐私计算平台有哪些?
之一。星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测学习安全评估专项证书,以及信通院星河案例隐私计算优秀案例等多项认证和荣誉。隐私计算的兴起为企业提供了更加安全、可靠的数据处理和分析方式,助力数据的有效利用和隐私的保护。相信随着技术的不断进步和隐私保护意识的提升,隐私计算平台将在数据处理领域发挥越来越重要的作用。隐私计算平台是为企业和个人提供数据隐私保护的解决方案的软件平台。随着数据隐私意识的提升和隐私法规的完善,越来越多的隐私计算平台涌现出来,星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C就是其中具代表性安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环

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隐私计算与数据安全
隐私计算与数据安全紧密相关,隐私计算是数据安全的关键技术之一,为数据安全提供了有力保障,同时数据安全的需求也推动了隐私计算技术的发展。隐私计算对数据安全的保障作用数据加密与访问控制加密技术的应用:隐私计算中的同态加密、多方安全计算等技术在数据处理的全生命周期中都运用了加密手段。以同态加密为例,数据在被加密的状态下进行计算和处理,计算结果解密后与明文计算结果相同,这使得数据在存储和传输过程中始终以加密协议和安全机制的约束,从而避免了未经授权的访问和数据泄露风险。数据匿名化与脱敏匿名化处理:在隐私计算中,数据在共享和使用前通常会进行匿名化处理,去除或模糊化与个人身份相关的敏感信息,使得数据接收方无法直接或间接识别出具体的个人身份。脱敏技术应用:脱敏技术则是对敏感数据进行变换,使其在保留数据原有特征和可用性的基础上,降低敏感度。防止数据泄露与滥用安全的计算环境:隐私计算技术为数据提供了一个安全的数据使用的全程追溯。每一次数据的访问、计算和共享都被记录在不可篡改的区块链上,一旦发现数据被滥用,能够迅速追溯到问题源头,采取相应的措施。数据安全需求推动隐私计算发展法律法规的要求:随着各国数据安全

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国内隐私计算平台
星环SophonP²C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、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势:支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术,覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算与服务。2.将星环大数据分析能力与隐私计算相结合,多种加密安全手段和优异的通信架构,确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。3.可与星环数据安全管理平台Defensor、数据商城Datamall、数据云平台TDC等星环产品以松耦合的方式组成可信数据流通解决方案,提供安全、合规的数据跨域流通能力。权威机构认证,数据安全有保障1.SophonP²C作为国内首批通过信通院联邦学习资质认证的隐私计算平台平台底座。SophonP²C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

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主流隐私计算技术有哪些?
在数据安全和隐私保护日益受到重视的当下,隐私计算技术成为推动数据流通与利用的重要支撑。主流隐私计算技术主要包括多方安全计算、可信执行环境以及联邦学习等。多方安全计算,从而实现了数据的安全共享与利用。可信执行环境(TrustedExecutionEnvironment,TEE):是另一种重要的隐私计算技术。它通过在中央处理器中构建一个安全的区域,保证区域内的程序结果,而无法通过计算过程推测出其他任意一方输入的数据。在金融场景下,多方安全计算的应用尤为广泛,如联合统计、联合查询、联合建模、联合预测等,它使得各方可以在不泄露各自输入数据的前提下,协同进行数据分析、处理滥用。联邦学习(FederatedLearning,FL):是近年来兴起的隐私计算技术,旨在实现在各方机器学习原始数据不出库的情况下,通过对数据的加密流通与处理来完成多方机器学习模型训练。联邦学习在人工智能开发过程中,为保障用户隐私和数据安全提供了有效手段,因此广泛应用于智能化金融服务等场景。它允许各参与方在不共享原始数据的情况下,共同训练一个全局模型,从而实现了数据的隐私保护与利用之间的平衡。

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安全隐私计算
安全隐私计算是一种在数据处理和计算过程中,能够同时确保数据安全性和隐私性的技术体系。技术原理与特点多种技术融合:融合了密码学、分布式计算、人工智能等多领域技术。如联邦学习通过加密模型参数更新来保护数据隐私;安全多方计算利用加密协议使多方在不泄露隐私数据的情况下进行协同计算;同态加密允许直接对密文进行特定类型的计算,计算结果解密后与对明文计算结果相同。数据隐私保护:在数据的全生命周期,包括数据收集、存储、传输、处理和共享等各个环节,都采取严格的隐私保护措施。对敏感数据进行加密、脱敏、匿名化等处理,确保数据在使用过程中不被泄露、篡改或滥用。安全的计算环境:构建安全的计算环境,防止外部攻击和内部、药物研发等工作。患者的个人隐私信息不会被泄露,同时促进了医疗技术的进步。政务领域:政府部门在数据共享和协同治理过程中,需要确保数据安全和隐私。安全隐私计算可用于人口普查数据处理、税收数据共享、城市治理数据融合等场景,保障公民隐私和政府数据安全。物联网领域:物联网设备产生大量敏感数据,通过安全隐私计算技术,可在设备端或云端对数据进行隐私保护的处理和分析,实现设备之间的协同工作和数据共享,同时防止用户

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隐私计算平台
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台提供多种开箱即用的通建立个性化业务。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与工具,方便用户在隐私场景下进行数据处理、分析、特征工程等工作,并快速建立AI模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息的传输,多种加密安全手段和优异的通信架构,确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。星环科技基于隐私计算的数据流通产品支持多方AI协作,可以提供端到端的数据安全防护、隐私保护与隐私计算技术;提供基于硬件安全防护的可信计算提供卓越的联合建模能力,保障数据可用不可见;提供基于零信任架构和TEE技术,保证企业数据的安全和合规使用的能力。支持隐私查询、隐私求交、匿踪查询、横纵向学习等多种多个参与方的隐私计算场景;内置联邦风控、联邦反欺诈、联邦推荐等通用模板,帮助企业迅速借助数据流

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企业级隐私计算平台
星环SophonP²C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、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C优势:支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术,覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC服务。2.将星环大数据分析能力与隐私计算相结合,多种加密安全手段和优异的通信架构,确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。3.可与星环数据安全管理平台Defensor、数据商城Datamall、数据云平台TDC等星环产品以松耦合的方式组成可信数据流通解决方案,提供安全、合规的数据跨域流通能力。权威机构认证,数据安全有保障1.SophonP2C作为国内首批通过信通院联邦学习资质认证的隐私计算平台,支持平台底座。SophonP²C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

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隐私计算 多方安全计算
隐私计算中的多方安全计算(MPC)是一种在不泄露敏感数据的情况下,多个参与方之间进行协同计算的技术。基本原理秘密分享:将数据在多个参与方之间进行秘密分割,每个参与方只持有数据的一部分份额,单独的份额对方输入数据的情况下,通过交互和计算来评估电路,最终得到计算结果。技术特点隐私保护:多方安全计算能够在计算过程中严格保护各参与方的隐私数据,确保数据不被泄露给其他任何参与方或第三方,即使在计算过程中数据被恶意攻击者截获,也无法获取到有价值的信息。去中心化:不存在一个中心化的信任机构来管理和处理数据,各参与方地位平等,通过相互协作完成计算任务,降低了对单一信任中心的依赖,提高了系统的安全性和可靠性场景下的计算需求。应用场景金融领域:在联合信贷风险评估中,多家金融机构可以在不共享各自客户敏感信息的情况下,共同对客户的信用状况进行评估,提高风险评估的准确性,同时保护客户隐私。在金融交易中,多方安全计算可以用于保护交易双方的账户信息和交易金额等隐私数据,确保交易的安全性和隐私性。医疗领域:不同医疗机构之间可以在不泄露患者隐私数据的情况下,联合进行疾病诊断、药物研发等工作。例如,通过多方安全
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图计算平台代表厂商
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...

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