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為數(shù)據(jù)參與方提供可視化的數(shù)據(jù)使用流圖，提供插件化的區(qū)塊鏈對接存儲，實(shí)現(xiàn)使用過程的可審計、可追溯。

可信智能計算服務(wù)TICS，安全釋放數(shù)據(jù)價值

• 支持在分布式的、信任邊界缺失的多個參與方之間建立互信空間；

• 實(shí)現(xiàn)跨組織、跨行業(yè)的多方數(shù)據(jù)融合分析和多方聯(lián)合學(xué)習(xí)建模。

• 支持對接主流數(shù)據(jù)源（如MRS、DLI、RDS、Oracle等）的聯(lián)合數(shù)據(jù)分析；

• 支持對接多種深度學(xué)習(xí)框架(TICS，TensorFlow)的聯(lián)邦計算；

• 支持控制流和數(shù)據(jù)流的分離，用戶無需關(guān)心計算任務(wù)拆解和組合過程，采用有向無環(huán)圖DAG實(shí)現(xiàn)多個參與方數(shù)據(jù)流的自動化編排和融合計算。

• 數(shù)據(jù)使用全流程可視化展示，為數(shù)據(jù)參與方提供可感知、可監(jiān)測的數(shù)據(jù)使用過程；

• 支持?jǐn)?shù)據(jù)參與方、計算方的多種部署模式，包括云上（同Region、跨Region）、邊緣節(jié)點(diǎn)、HCSO的部署模式；

• 采用容器化資源/部署管理，支持調(diào)度方、數(shù)據(jù)參與方、計算方的彈性擴(kuò)縮容。

• 支持用戶自定義隱私策略，實(shí)現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)的識別、脫敏、水印保護(hù)，保障隱私數(shù)據(jù)安全；

• 多方協(xié)同過程中隱私信息交互（SQL JOIN數(shù)據(jù)碰撞、可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型參數(shù)）的加密保護(hù)；

• 支持安全多方計算，如基于隱私集合求交PSI（Private Set Intersection）技術(shù)的多方樣本對齊、 基于差分隱私、加法同態(tài)、秘密共享等技術(shù)的訓(xùn)練模型保護(hù)；

• 可插件化的對接區(qū)塊鏈存儲，實(shí)現(xiàn)多方數(shù)據(jù)的流動軌跡、使用過程的全程可追溯、可審計。

可信智能計算服務(wù)TICS，助力跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)協(xié)同融合

金融機(jī)構(gòu)對于中小微企業(yè)的信用數(shù)據(jù)通常不足，央行征信數(shù)據(jù)覆蓋率有限，不良企業(yè)多家騙貸事件屢有發(fā)生。金融機(jī)構(gòu)與政府部門，如稅務(wù)部門、市場監(jiān)管部門、水電公司等在保護(hù)各方面原始數(shù)據(jù)隱私的前提下，通過多方聯(lián)合建模，金融機(jī)構(gòu)補(bǔ)充風(fēng)控模型特征維度，提升模型準(zhǔn)確率。

優(yōu)勢：

提升模型準(zhǔn)確率：多方機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)算法層面聯(lián)合建模，提升了需求方模型的預(yù)測效果；

數(shù)據(jù)隱私保護(hù)強(qiáng)：多方采用隱私集合求交PSI對齊樣本數(shù)據(jù)，本地數(shù)據(jù)或模型加密后在安全環(huán)境中運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可用不可得。精細(xì)化的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)策略，確保分析結(jié)果中強(qiáng)制執(zhí)行隱私數(shù)據(jù)的脫敏。

政務(wù)數(shù)據(jù)開放共享對于政府業(yè)務(wù)共治和賦能千行百業(yè)起到關(guān)鍵作用，出于數(shù)據(jù)安全以及隱私保護(hù)問題，當(dāng)前很多政務(wù)數(shù)據(jù)尚未充分開放共享。多項業(yè)務(wù)場景均要實(shí)現(xiàn)在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下，通過跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)的融合分析，得到數(shù)據(jù)碰撞結(jié)果，提升政府業(yè)務(wù)效能和賦能千行百業(yè)。

優(yōu)勢：

政企之間密文數(shù)據(jù)融合計算，保障數(shù)據(jù)流通安全和隱私； “原始數(shù)據(jù)不出域，可用不可見”，原始數(shù)據(jù)保存在本地安全域執(zhí)行計算；支持自定義數(shù)據(jù)主權(quán)保護(hù)策略，內(nèi)置數(shù)據(jù)流通風(fēng)險檢測算法。

傳統(tǒng)金融企業(yè)聯(lián)合營銷模式中，金融企業(yè)往往需要將雙方的數(shù)據(jù)集中到一個安全實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行標(biāo)簽融合，模型訓(xùn)練，但常面臨數(shù)據(jù)泄露和隱私等挑戰(zhàn)。聯(lián)邦建模采用分布式架構(gòu)進(jìn)行部署和建模，參與聯(lián)合營銷的企業(yè)原始和明細(xì)數(shù)據(jù)不出庫的前提下進(jìn)行跨域數(shù)據(jù)建模，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，同時保障企業(yè)數(shù)據(jù)安全與個人隱私。

優(yōu)勢：

原始數(shù)據(jù)不出企業(yè)安全域、不出庫，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)不動、算法動”，數(shù)據(jù)使用自主可控；聯(lián)合多方正樣本的效果，豐富模型的特征，提高模型的泛化能力；計算全程保障企業(yè)數(shù)據(jù)安全與個人隱私。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)交易方式，交易的是數(shù)據(jù)所有權(quán)，交易完成后，數(shù)據(jù)被無限制的拷貝和復(fù)制。采用可信交易方式，交易的不是數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)的使用權(quán)，賣家賣的是對某個數(shù)據(jù)的用法用量，不用擔(dān)心數(shù)據(jù)被拷貝和復(fù)制。

優(yōu)勢：