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产品概述
数据流通为数据价值的发掘提供了更多可能,但是,数据作为敏感资产,数据明文会带来数据泄露的安全隐患。可信数据计算采用数据加密技术保护原始数据,采用多方计算实现数据的密文计算,数据交互全流程上链留痕,在保证数据安全的前提下实现数据流通,使得数据在不同机构之间的计算变得可能,从而获取更多大数据融合的价值。
产品功能
安全多方计算:各数据方不泄露原始数据执行某项计算任务,进行数据加密交互,获取多方数据价值。
自定义脚本:安全多方计算支持自定义复杂脚本,可实现复杂的计算逻辑单元,后续可支持机器学习算法。
数据链上监控审计:采用区块链技术对数据的每一次交互过程进行记录,确保数据无篡改,数据可溯源。
可信环境:在Intel的芯片硬件层面保证,数据计算在可信隔离域内环境内执行,保证计算不受恶意攻击。
同态加密:采用多种安全加密技术对数据或者查询信息进行加密处理,数据交互过程全程为数据密文,保障数据安全。
产品架构
图源:百度官网
数据加密计算:数据查询请求与密钥同时发送,数据提供者加密反馈数据形成数据密文,查询方根据私钥解密数据密文获取查询结果,保护查询信息安全。
数据安全共享:安全授信客户端,数据提供者本地完成数据查询过程并加密,密文反馈查询结果,保障原始数据私密性。
数据监管审计:数据的所有计算、反馈、计费等交互记录都经过上链留痕,可以对数据进行详细的监管审计。
应用场景
金融机构征信管理:多家金融机构数据敏感且严格保密,利用可信数据计算进行多方安全计算,在不泄露任何一方数据的前提下,实现全面的征信分析,获取更高的数据价值。
科研成果共享:家科研机构为同一个科研课题均做出了一部分研究成果,如果科研成果融合将加速推进科研进程,但是各机构又不能暴露自己的研究数据,利用可信数据计算,各家科研机构可以在不暴露各自研究数据的前提下,利用多方数据计算,实现科研成果共享,共同推进科研进步。
总结
人工智能离不开数据,数据是新技术时代的重要资产,这是大家的共识。但是数据却是孤立的,如何将数据打通又不涉及安全问题,是业界一直在探索的重要课题。联邦学习是一个方向,区块链也是一个方向,但是现在应用的都不好,人民银行看能否提此大任?
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