安全多方计算(Secure Multi-Party Computation)
· 各方不再透露或传输原数据,各自加密状态下分散计算后再融合协作得到联合计算结果,实现”数据可用不可见”,是一种保护隐私的联合计算模式,在同业信任不足的情形下能获得数据合作计算的价值。
联邦学习(Federated Machine Learning)
· 不传输也不汇总多方数据集的分布式加密状态的机器学习联合建模,实现“数据不出门,算法满地跑”,完美解决数据隐私保护与数据价值挖掘两难。
匿踪查询(Private Information Retrieval)
· 匿踪查询,也称隐私信息检索,是指查询方隐藏被查询对象关键词或客户ID信息,数据服务方提供匹配的查询结果却无法获知具体对应哪个查询对象。
联盟区块链(Consortium Blockchain)
· 区块链适合建立多方共识机制、创造加密和可信分布式环境,富数科技发起UniteData数链开源项目,基于联盟链技术和安全多方计算加密技术,采用智能合约和电子存证,使参与各方在保护数据资产、保护隐私的条件下,实现数据安全、合法地流通和协作,充分发挥可信数据服务的价值。

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