产品功能

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  • 动态联盟管理

    邀请华为云租户作为数据参与方, 动态构建可信计算联盟, 实现联盟内严格可控的数据使用和监管
    邀请华为云租户作为数据参与方, 动态构建可信计算联盟, 实现联盟内严格可控的数据使用和监管
  • 多方联邦训练

    对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练, 支持基于TEE和安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护
    对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练, 支持基于TEE和安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护
  • 可视化数据使用监管

    为数据参与方提供可视化的数据使用流图, 提供插件化的区块链对接存储,实现使用过程的可审计、可追溯
    为数据参与方提供可视化的数据使用流图, 提供插件化的区块链对接存储,实现使用过程的可审计、可追溯
  • 多方数据融合分析

    支持对接多个数据参与方的主流数据存储系统, 为数据消费者实现多方数据的SQL Join等融合分析, 各方的敏感数据在具有TEE安全支撑的聚合计算节点中实现安全统计
    支持对接多个数据参与方的主流数据存储系统, 为数据消费者实现多方数据的SQL Join等融合分析, 各方的敏感数据在具有TEE安全支撑的聚合计算节点中实现安全统计
  • 数据源安全代理

    数据参与方使用数据源代理模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略(脱敏、加密、水印)的设定、元数据的发布等, 为数据源代理提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。
    数据参与方使用数据源代理模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略(脱敏、加密、水印)的设定、元数据的发布等, 为数据源代理提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。
  • 云和端的容器化部署

    容器化的多方数据源代理、聚合计算节点的部署管理,支持云上、边缘、HCS多种部署模式
    容器化的多方数据源代理、聚合计算节点的部署管理,支持云上、边缘、HCS多种部署模式

产品架构


产品优势

产品优势

  • 多域协同

    支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信联盟;
    实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。
    支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信联盟; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。
  • 灵活多态

    支持对接主流数据源(如MRS, DLI, RDS, Oracle等)的联合数据分析;
    支持对接多种深度学习框架(ModelArts, TensorFlow,PyTorch等)的联邦计算;
    支持控制流和数据流的分离,用户无需关心计算任务拆解和组合 过程,采用有向无环图DAG实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算。
    支持对接主流数据源(如MRS, DLI, RDS, Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架(ModelArts, TensorFlow,PyTorch等)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离,用户无需关心计算任务拆解和组合过程,采用有向无环图DAG实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算。
  • 自主高效

    基于鲲鹏TEE技术构建硬件能力,实现自主可控的软硬结合计算;
    数据使用全流程可视化展示,为数据参与方提供可感知、可监控的数据使用过程;
    支持数据参与方、计算方的多种部署模式,包括云上(同Region、跨Region)、边缘节点、HCS的部署模式;
    采用容器化资源/部署管理,支持调度方、数据参与方、计算方的弹性扩缩容。
    基于鲲鹏TEE技术构建硬件能力,实现自主可控的软硬结合计算; 数据使用全流程的可视化展示,为数据参与方提供可感知,可监控的数据使用过程; 支持数据参与方、计算方的多种部署模式,包括云上(同Region、跨Region)、边缘节点、HCS的部署模式; 采用容器化资源/部署管理,支持调度方、数据参与方、计算方的弹性扩缩容。
  • 安全隐私

    支持用户自定义隐私策略, 实现敏感数据的识别、脱敏、水印保护,最大程度的保障隐私数据安全;
    结合TEE实现多方协同过程中隐私信息交互(SQL JOIN数据碰撞、联邦学习模型参数)的加密保护;
    支持安全多方计算, 如基于隐私集合求交PSI(Private Set Intersection)技术的多方样本对齐, 基于差分隐私、加法同态、秘密共享等技术的训练模型保护;
    可插件化的对接区块链存储, 实现多方数据的流动轨迹、使用过程的全程可追溯、可审计。
    支持用户自定义隐私策略, 实现敏感数据的识别、脱敏、水印保护,最大程度的保障隐私数据安全; 结合TEE实现多方协同过程中隐私信息交互(SQL JOIN数据碰撞、联邦学习模型参数)的加密保护; 支持安全多方计算, 如基于隐私集合求交PSI(Private Set Intersection)技术的多方样本对齐, 基于差分隐私、加法同态、秘密共享等技术的训练模型保护; 可插件化的对接区块链存储, 实现多方数据的流动轨迹、使用过程的全程可追溯、可审计。

应用场景

  • 政企信用联合风控

  • 政府数据融合共治

政企信用联合风控

政企信用联合风控

金融机构对于中小微企业的信用数据使用不足,央行征信数据覆盖率有限,不良企业多家骗贷事件屡有发生。金融机构与政府部门,如税务部门、市场监管部门、水电公司等在保护各方原始数据隐私的前提下,通过多方联合建模,金融机构补充了风控模型特征维度,提升模型准确率。

优势

提升模型准确率:多方机构实现算法层面联合建模,提升了需求方模型的预测效果。

数据隐私保护强:多方采用隐私集合求交PSI对齐样本数据,本地数据或模型加密后在安全环境TEE中运算,实现数据可用不可得。精细化的数据隐私保护策略,确保分析结果中强制执行隐私数据的脱敏。

政府数据融合共治

政府数据融合共治

由于数据安全以及隐私保护问题,政府各委办局数据尚未充分共享。多委办厅局数据的融合碰撞对于政府业务共治起到关键作用,例如本次疫情联防联控、综合治税等业务场景。共治场景均要实现在保护数据隐私的前提下,通过多个局委办数据的融合分析,得到数据碰撞结果,提升政府业务的治理效能。 

优势

政府多委办局之间密文数据融合计算,实现多方数据的融合分析。

基于隐私集合求交实现多方安全SQL JOIN分析, 原始数据保存在各个用户本地,统计分析算子下推到本地数据域执行。

多方分析JOIN算子通过TEE进行数据隐私保护,计算过程将多方加密后数据提交到可信执行环境TEE完成计算,计算结果加密返回给数据使用方。

支持自定义脱敏保护策略,设定SQL语句安全等级检查,防止非法SQL执行。

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