瓴羊Dataphin隐私计算:数据安全流通方案-Dataphin隐私计算详解-Dataphin隐私计算四大技术应用场景
1) ID安全匹配• 功能介绍:在弱匿名化的前提下进行ID安全匹配。用于在不泄漏数据参与多方原始数据的前提下,得出双方共有ID集,非共有ID不会透出。 • 适用场景:适用于一些数据圈选的场景。例如,某银行期望在某电商平台,对【特定非活跃老客】用户进行老客营销,需要求两边客户交集,但两边客户ID不透出,此处可用ID安排匹配功能完成。 &...

瓴羊Dataphin隐私计算:数据安全流通方案-Dataphin隐私计算详解-Dataphin隐私计算能力优势
• 安全性高 瓴羊Dataphin隐私计算,拥有全链路数据保护和权限管理机制,在数据的数据源调取、算法使用、算法变更环节,隐私计算都会发起授权,需要数据合作方进行确认审批,保证数据的使用不会出现数据合作预期之外的场景,全程清晰可见。另外,瓴羊Dataphin隐私计算底层加密算法全部自研,自研算法在多个顶会中稿,底层算法能力已开源。并且,瓴羊Dataphin隐私计算已获得工信部、ISO、....
瓴羊Dataphin隐私计算:数据安全流通方案-Dataphin隐私计算业务场景应用-金融
1. 金融 金融行业已成为隐私计算商业化落地最为成熟的场景,更是隐私计算服务厂商们的必争之地。一方面是因为金融行业拥有着个体金融数据,个体金融数据直接反映个人资产,近几年国家对于金融领域数据安全的监管也越来越严苛;另一方面,金融行业在很多业务场景上,需要建设更加开放的金融生态,融合大量外部数据实现数据的价值释放。 金融行业和隐私计算结合,主要集中在风控、营销两个领域,其中风控....

瓴羊Dataphin隐私计算:数据安全流通方案-Dataphin隐私计算业务场景应用-汽车
2. 汽车 汽车作为未来与手机相媲美的终端,近几年发展迅速。2021年10月1号生效的《汽车数据安全管理若干规定(试行)》指出,坚持安全和发展并重,倡导汽车数据处理者在开展汽车数据处理活动中坚持“车内处理”、“默认不收集”、“精度范围适用”、“脱敏处理”等原则,减少对汽车数据的无序收集和违规滥用,预示着汽车行业对于数据安全的要求越来越高,也将成为隐私计算下一个落地应用的目标....

瓴羊Dataphin隐私计算:数据安全流通方案-Dataphin隐私计算业务场景应用-互联网
3. 互联网 互联网行业发展了近20年后,大部分ToC需求已经趋近于饱和,用户流量增长趋缓。同时,随着互联网业务模式趋近于成熟,政策监管也越来越严格。如何在艰难的市场环节下,实现业务地破局增长,成为各互联网企业头疼的问题。打破平台之间的竞争,由竞争变为合作,进行数据、场景、业务共创,是一个重要的发展方向。其中,隐私计算技术为各企业之前实现数据安全流通共享提供了基础保障。&am...

瓴羊Dataphin隐私计算:数据安全流通方案-Dataphin隐私计算业务场景应用-医疗
4. 医疗 医疗数据作为一项重要的资产,是医疗卫生领域重要的生产要素,也是反映国民幸福指数的根本依据。但医疗数据往往涉及个人隐私信息,医疗相关人员由于安全性及隐私性等问题,往往不愿共享医疗数据。医疗体系建设的要求势必带来医疗数据的交互利用,而隐私计算则是目前医疗数据合规利用中一项急需应用的技术。 医疗与隐私计算结合,主要场景包括:医美营销、智慧医疗、医学科研、药物研发和医疗保....

瓴羊Dataphin隐私计算:数据安全流通方案-Dataphin隐私计算业务场景应用-政务
5. 政务 政务数据具备价值高、规模大、种类多等特征,在调节经济运行、改进政务服务、优化营商环境等方面发挥着重要作用。在《全国一体化政务大数据体系建设指南》中也指出,要推动建立政务大数据管理体系,推进政务数据资源开发利用。其中,隐私计算,以数据可用不可见的理念,将数据可见的具体信息部分和不可见的计算价值部分进行分离,在原始数据不出私域的情况下充分释放政务数据的价值,是实现政....

瓴羊Dataphin隐私计算:数据安全流通方案-荣誉资质
目前瓴羊Dataphin隐私计算取得了三大类评测: • 通过中华人民共和国工业和信息化部下的中国信息通信研究院,隐私计算领域5项专项评测。 • 通过国家金融科技测评中心依据金融行业标准JR/T0196-2020《安全多方计算金融应用技术规范》和T/PCAC0009-2021《安全多方计算金融应用评估规范》评测。 • 通过ISO27001、ISO27701、ISO27....

瓴羊Dataphin隐私计算:数据安全流通方案-开源项目mpc4j
mpc4j(Multi-Party Computation for Java)开源库是一个高效且易于使用的安全多方计算(MPC)和差分隐私(DP)库,主要用Java实现。mpc4j中提供了最先进的MPC协议和DP算法的实现,研究人员可以利用mpc4j对主流的隐私计算协议实现公平的性能比较。瓴羊Dataphin隐私计算目前可以直接调用mpc4j将协议商业化落地。 1. mpc4j的目标&a...

瓴羊Dataphin隐私计算:数据安全流通方案-售卖部署说明
主要支持Dataphin本地化部署,可单独选购Dataphin隐私计算,或灵活组合选购Dataphin其他功能,两种方案优势如下: • 单独选购Dataphin隐私计算轻量化,成本低,可满足企业将现有数据资产快速安全流通起来的需求。 • 组合选购Dataphin其他功能可一站式满足企业对数据进行采、建、管、用和流通的需求,帮助企业建设高质量的数据资产,并通过安全合规的流通方式....

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