FMPC联邦学习
「功能介绍」
FMPC联邦学习平台提供私有化部署的方式,在合作方之间实现数据安全对齐融合、数据安全计算,安全学习建模,运行加密模型运算。FMPC联邦学习平台私有化节点通过可视化界面对自己的项目和数据进行管理,完成安全联合建模,所有的操作和计算,都是在用户自己的私有环境中进行,从而确保数据在私域不出门,在合作方间运行分布式加密机器学习算法。FMPC联邦学习平台支持丰富的机器学习算法,满足各种应用场景需要,在安全性方面,通过了信通院安全多方计算机器学习的标准检测和认证。
「技术特点」
开箱即用
快速部署
丰富的
机器学习算法
加密训练
误差小、收敛快
FMPC安全多方计算
「功能介绍」
FMPC安全多方计算产品支持私有化部署,通过秘密共享,混淆电路,同态加密等多种技术,实现安全多方求交、安全统计、安全矩阵运算等多种算子。运行FMPC安全多方计算的用户,可以在私有化环境中发起MPC项目,添加合作方,约定安全多方计算关系和规则,分布式加载数据集和计算脚本,启动安全多方计算任务,通过执行引擎实现数据加密分散在各自私域内进行联合计算,彼此无法得到对方数据,却能得到正确的计算结果,并按约定将计算结果分发给接收方。FMPC安全多方计算产品有友好的用户界面和开发接口,适用于金融、医疗、政务、工业等多种场景,在安全性方面通过了信通院安全多方计算产品的标准检测和认证。
「计算流程」
FMPC匿踪查询
「功能介绍」
匿踪查询方案模块,包含隐私信息检索PIR协议算法的软件包和混淆编码加密库预处理工具,可定制化操作界面或通过SDK集成到客户业务系统;实现查询方隐藏被查询对象关键词或客户ID信息,确保仅仅得到匹配的查询结果却不留查询痕迹(查询对象信息或客户ID)。数据不出门且能计算,杜绝数据缓存、数据泄漏、数据贩卖的可能性。
「模式比较」
传统调用模式
数据源数据与机构隔离,仅用“裸奔”或者md5加密方式进行交互。
优点
业务交互快捷,无技术参与
缺点
数据源存在合规风险,数据隐私泄露
数据源提供全量库模式
数据源全量数据私有化部署在机构,实现本地查询。
优点
金融机构数据不出门,保证安全
缺点
数据源失去控制权,并且存在合规风险
富数匿踪查询模式
金融机构与数据源服务机构之间通过加密交互式查询,保护被查询客户ID。
优点
客户ID不泄露,保证安全,数据源保持数据控制权,提供合规查询服务
缺点

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