AI+安全
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產(chǎn)品概述
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AiLand數(shù)據(jù)安全島（MPC&FL）平臺
AiLand數(shù)據(jù)安全島（MPC&FL）平臺采用去中心化的分布式安全系統(tǒng)架構設計，依托雄厚的研發(fā)實力，兼顧未來業(yè)務的發(fā)展，以“打破數(shù)據(jù)孤島，釋放數(shù)據(jù)價值”為目標，以“原始數(shù)據(jù)不出域，數(shù)據(jù)可用不可見”為核心理念，為用戶提供安全、可靠、可控、可溯的分布式隱私計算平臺。
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產(chǎn)品優(yōu)勢
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高效的分布式隱私計算
采用業(yè)內(nèi)領先的的安全多方計算、聯(lián)邦學習、同態(tài)加密等技術，在保安全的前提下，高效地實現(xiàn)分布式數(shù)據(jù)的計算，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)不出域，可用不可見”。
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好用的聯(lián)合建模
采用模塊化的方式提供聯(lián)合建模的算子，使得用戶在不了解隱私計算技術的前提下，可以實現(xiàn)計算任務的聯(lián)合建模。
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全流程的安全保護
提供包括平臺安全、計算安全、傳輸安全、存儲安全、以及審計安全的能力，保證平臺用戶以及數(shù)據(jù)的安全。
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應用場景
- 跨機構合作數(shù)據(jù)分析
- 跨部門數(shù)據(jù)協(xié)同
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- 在多個機構或企業(yè)之間，無法直接共享敏感數(shù)據(jù)（如個人信息、醫(yī)療記錄等），但需要共同進行數(shù)據(jù)分析或聯(lián)合建模。例如，不同醫(yī)院合作開發(fā)疾病預測模型，但無法直接共享患者數(shù)據(jù)。通過分布式隱私計算，各方可以在保證數(shù)據(jù)隱私的前提下，利用各自的數(shù)據(jù)協(xié)同訓練機器學習模型，進行聯(lián)合分析或建模，避免了數(shù)據(jù)泄露的風險。
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- 不同部門（如交通、公安、環(huán)保等）需要協(xié)同分析數(shù)據(jù)（如交通流量、監(jiān)控數(shù)據(jù)、污染源信息），以提升業(yè)務水平，但各部門的數(shù)據(jù)可能涉及敏感信息或業(yè)務機密，無法直接共享。通過分布式隱私計算，各部門可以在數(shù)據(jù)不出本地的情況下協(xié)同分析，共同生成整體的分析結果（如實時交通優(yōu)化方案、污染預警等），既提高了城市治理水平，又避免了數(shù)據(jù)泄露的風險。
