中心控制与边缘计算
数据基础设施中的安全计算枢纽
隐私计算系统
数据可用不可见的跨域安全协作平台
融合多方安全计算、联邦学习和可信执行环境，支撑数据接入、预处理、联合计算建模与结果评估。
隐私求交隐私查询多方安全计算可信执行环境
原始数据不出域
支持国产密码算法
拖拽式工作流画布
隐私计算系统是企业级隐私计算平台，定位为数据基础设施中的安全计算枢纽。
平台融合多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等技术，提供从数据接入、预处理、联合计算与建模到结果评估的全生命周期服务。
平台帮助政务、金融等客户在不泄露原始数据的前提下构建安全、合规、高效的跨域数据协同网络。
能力链路
以资源为核心组织数据流
隐私计算系统隐私求交隐私查询多方安全计算机器学习模型评估功能架构
由业务功能、隐私计算管控与底座、基础支撑三层组成。
优势特点
核心优势覆盖数据服务全流程
功能完整性
集成隐私求交、隐私查询、多方安全计算机器学习和模型评估全链路能力。
产品兼容性
通过统一接口和跨域网络通信屏蔽基础设施差异。
安全可控合规
支持国密、字段级授权、保护开关、等保与信创环境。
产品化程度高
通过可视化工作流画布拖拽构建隐私计算任务。
异构兼容
适配多类数据库、大数据平台、云、网络和感知设备。
典型应用场景
面向跨层级协同与数据流通的落地场景
金融信贷风控与反欺诈
多家机构通过隐私求交和联合建模识别多头借贷与欺诈风险，原始数据不出域。
政务数据协同与社会治理
各厅局通过隐私计算节点开展跨部门联合统计和分析。
核心能力
核心能力清单
隐私算法
隐私求交隐私查询多方安全计算机器学习模型评估
任务管控
项目管理工作流编排节点管理数据隐私控制
安全底座
跨域通信国密算法统一接口可信执行环境
让跨域数据安全协同、价值可用
以隐私计算支撑政务和金融数据融合应用。