深度｜隐私计算数据安全平台

 政府、企业、个人的数据增量以年复合增长率30%的速度迅猛增加，数据成为一种新型生产要素的核心驱动力。围绕数据共享、数据流通、数据交换、多方数据融合，进一步开发利用数据的生产与认知革命正在展开。

        数据在为人们的生活带来便利的同时，也带来了数据隐私和安全产生的担忧，各数据主体之间、数据主体内部之间，数据流通、应用的过程中蕴含着诸多潜在风险，因此隐私数据共享和泄露间的矛盾长期存在。如何实现隐私信息全生命周期保护，达到数据可用不可见、可管可控是数据要素流通面临的挑战。

云象隐私计算数据安全平台是多方安全计算、联邦学习、隐私保护和区块链等技术的有机融合。

隐私计算数据安全平台整体架构

       云象隐私计算数据安全平台由算力层、组件层、功能层和场景层组成。该平台支持丰富的密码算法库和模型算子库，并提供易用、统一的用户界面。平台基于椭圆曲线算法、全同态加密算法、秘密分享、不经意传输算法、门限密码学综合应用的安全多方计算技术。平台支撑客户联合建模/推理、联合查询/统计、隐私求交、隐私信息检索等各类技术需求。该平台支持云原生部署，易于维护和管理，极大地降低了隐私计算的使用门槛。

隐私计算数据安全平台核心组件层

隐私计算数据安全平台组件层由多方安全计算引擎、联邦学习引擎、特征工程引擎三大模块组成。组件层针对业务场景繁多、安全性要求高、数据计算量大等特点，支持隐私信息进行描述、度量、评价和融合等操作，实现多系统融合的隐私信息保护。

隐私计算数据安全平台主要特点

高安全性

       该平台基于密码学与数学原理，提供面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，在数据不出库的情况下最大限度发挥数据要素价值。

可信网络

利用区块链技术和星际文件系统，构建可信数据、梯度参数交换网络，通过云象自主研发的区块链基础设施YunChain进行链上存证，注入平台经济模型，提升平台的可信安全性、可追溯性和易监管性。

多应用场景

平台在安全营销、安全风控及合约数据应用场景有着明显的优势，有助于打破数据孤岛，在保护隐私的前提下最大化利用数据价值。平台构建了多维度隐私计算能力评估体系，对联盟数据质量、性能指标提供有效的数据治理机制。

云象隐私计算数据安全平台可实现数据可用不可见、可管可控，真正意义实现了隐私信息全生命周期保护，解决企业数据协同计算、共享、交换、流通过程中的数据安全和隐私保护问题，助力机构安全高效地完成联合风控、联合营销、联合数据应用等跨机构数据合作任务，驱动业务增长，加快数字经济和数字社会治理进程。