隐私计算保护解决方案
背景
Background
在数字化转型的浪潮中，数据早已成为企业最核心的资产之一。然而，数据隐私问题日益严峻，数据泄露事件频发，不仅给企业带来巨大的经济损失，还严重影响了企业的声誉和用户信任度。
什么是隐私计算？
隐私计算是一种新兴的技术，它允许在不泄露数据隐私的前提下进行数据处理和分析。隐私计算的核心在于“数据可用不可见”，即在数据加密状态下进行计算，保护数据隐私。近年来，隐私计算技术得到了快速发展，包括多方安全计算（MPC）、同态加密（HE）、可信执行环境（TEE）等，这些技术为解决数据隐私问题提供了有力的工具。
业务痛点
Business Challenges
数据泄露风险高
传统数据存储和传输方式容易导致数据泄露，尤其是在涉及多方数据共享时，风险更为突出。
合规压力大
随着数据保护法规的日益严格，企业需要确保数据处理过程符合相关法律法规，否则将面临巨额罚款和法律风险
数据孤岛问题严重
不同机构之间的数据难以安全共享，导致数据价值无法充分发挥，限制了企业的业务创新和合作机会。
隐私保护成本高
传统隐私保护措施往往需要大量的人力、物力投入，且效果有限，增加了企业的运营成本。
解决方案
Solution
- 采集安全：在数据采集阶段，利用安全合规的加密算法对数据进行加密处理，确保数据采集过程中的隐私安全。
- 存储安全：采用多方安全计算技术对数据进行分片存储，确保数据在存储过程中的安全性和隐私性。
- 数据分析：基于联邦学习、同态加密等技术，在不影响数据隐私的前提下，实现跨机构的数据分析和挖掘，训练数据模型。
- 安全共享：通过隐私计算技术，实现不同机构之间的数据安全共享和协作，打破数据孤岛，提升数据价值。
应用场景
Application Scenario
方案价值
Values
数据安全性高
通过多重隐私计算技术，确保数据在采集、存储、分析和共享过程中的安全性，有效防范数据泄露风险。
隐私合规性强
满足相关法律法规的要求，降低企业的合规风险，确保企业的数据处理活动合法合规。
打破数据孤岛
实现不同机构之间的数据安全共享，促进数据流通和价值释放，为企业带来更多的业务创新和合作机会。
降低成本
集成多种主流隐私计算技术，能够有效降低开发和运营成本，提高数据处理效率。