产品介绍
鼎链隐私计算平台是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，实现“数据可用（可计算）不可见（不可获取）”，进而消除各个数据协同方之间对于数据安全和隐私泄漏的顾虑，从而以技术手段有效的破解“数据孤岛”困境。各个参与方在不泄露各自原始数据和商业隐私的前提下，通过加密协作机制对数据进行联合计算和分析，实现数据的融合价值，让数据智能从局部洞察发展到全局洞察。
融合隐私计算和区块链解决数据价值释放难点
功能架构
鼎链隐私计算平台融合安全多方计算、TEE、联邦学习等多种技术路径，为各类场景需求提供多元化的数据流通技术支撑。拥有可视化的操作界面，友好易用，数据操作和计算全链路留痕可审计，助力实现安全可信的数据要素共享流通。
- 安全多方计算
- 联邦学习
- 资源管理
安全多方计算是基于密码学原理实现的多方数据隐私计算技术，能够在各个计算参与方的原始数据不泄露的情况下，完成多个参与方之间的数据计算过程。
联邦学习是采用数据不动模型动的方式进行机器学习模型训练，将模型在各个参与方的数据集中进行独立训练，各参与方将训练的中间结果汇总后得到最终的训练结果，从而保障各参与方的数据不出本地，即可完成多方模型训练。
在隐私计算过程中，数据资源是最重要的生产要素，因此对数据资源的管理尤其重要。平台提供数据资源可视化管理功能，能够便捷的接入数据资源、浏览联盟成员共享的数据资源、管理计算过程衍生出来的数据资源。
其它产品和应用
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