基于联邦学习、安全多方计算、可信执行环境等技术，实现数据可用不可见，保障数据安全流通
三大隐私计算技术路线，满足不同场景的安全协作需求
多方数据不出域，通过分布式模型训练实现联合建模。各参与方在本地训练模型，仅交换加密梯度，原始数据始终留在本地，适用于跨机构AI协作场景。
基于密码学协议，多方在不暴露各自原始数据的前提下协同完成计算任务。支持秘密分享、不经意传输、混淆电路等技术，适用于联合统计、隐私查询等场景。
基于硬件安全隔离技术（如Intel SGX、ARM TrustZone），在可信 enclave 中执行计算，操作系统和云平台均无法窥探数据，实现硬件级隐私保护。
四步完成隐私计算全流程，数据可用不可见
参与方对本地数据进行加密处理，生成密文数据，确保数据在传输和计算过程中不被泄露
在隐私计算协议下，多方密文协同计算，全程不解密原始数据，保障计算过程安全可信
各参与方的中间计算结果安全聚合，生成最终模型参数或统计结果，过程可验证不可篡改
仅将最终结果解密输出给授权方，原始数据全程不出域，实现数据可用不可见
覆盖金融、医疗、政务等多领域隐私协作需求
银行、保险、消费金融等多方在不共享客户原始数据的前提下，联合训练风控模型、反欺诈模型，提升模型精度，同时满足数据合规监管要求。
多家医院、科研机构在保护患者隐私的前提下，联合开展医学研究、疾病预测模型训练，加速医疗AI发展，同时严格保障个人健康数据安全。
政府部门间数据共享与协同办公，在不暴露原始敏感数据的前提下实现跨部门数据联合分析，支撑智慧政务、精准施策，提升治理效能。
全方位保障数据安全流通与合规协作
原始数据始终保留在本地，仅交换加密梯度或密文，从根源上杜绝数据泄露风险。
从数据输入、传输、计算到输出全链路加密保护，符合国密标准，安全无死角。
自研加速引擎与硬件协同优化，计算效率较传统方案提升10倍，满足大规模商用。
全流程留痕可追溯，支持第三方审计，满足《数据安全法》《个人信息保护法》要求。