青稞隐私计算平台
促进数据流通，让数据可用不可见
国内首个结合低代码业务中台、云通讯能力的隐私计算全栈基础设施平台，专注于为跨域数据运用场景提供安全、互信、合规的隐私计算全栈技术能力
privacy
隐私计算
隐私计算是指在数据受到足够保护的前提下，实现数据价值挖掘的技术体。通俗的说，两方或多方在互相看不见其它方具体数据的情况下完成一系列计算任务， 从而在实现数据在隐匿情况下的相互“流通”、产生价值。该技术消除了数据的“信息不对称与价值矛盾”，充分促进数据流通，从而让数据成为生产要素，做到“数据可用不可见”。
technology
技术路线
  • 安全多方计算（MPC）
    各方数据加密计算后再整合最终计算结果
  • 联邦学习（FL）
    各方数据不出本地数据库下实现在线联合建模
  • 可信执行环境（TEE）
    含安全芯片架构的硬件执行环境中实现高性能隐私计算

青稞

隐私计算平台

  • 隐私求交（PSI）
    保护补集求交集。（撞库）
    典型应用
    存量客户营销、数据对齐
  • 隐匿查询（PIR）
    保护查询对方的隐私，被查询方无法获知查询条件和查询结果
    典型应用
    三要素查询、黑名单共享、隐匿侦查
  • 联邦建模（FL）
    在数据不出门的前提下，联合建模
    典型应用
    跨机构联合建模：风控模型、营销模型
  • 多方计算（MPC）
    在数据不出门的前提下，联合统计
    典型应用
    不同机构联合统计：跨行资产统计
advantage
技术优势及技术成果展示
支持软硬件一体机解决方案
以国产信创硬件架构为基础，内置“青稞”隐私计算平台，对外输出联邦学习和多方安全计算引擎能力，开箱即用，实现在安全可控的前提下与外部合作方进行数据价值交互，易于规模化批量部署。
支持异构平台高效对接
按照行业通用标准自主研发的“青稞”隐私计算平台，能够与行业上大部分异构技术平台实现对接，确保与已有平台的无缝对接，避免系统硬切换，减少重复建设。
支持引入多样数据类型
支持市面全部常见数据库如MYSQL、ORACLE、SQL SERVER、支持文件导入模式如CSV、XLS、支持分布式存储Hbase、支持对象存储MongoDB、PostgreSQL等。
支持GPU、FPGA加速
支持FPGA算力加速卡，大幅强化分布式计算的通信效率及计算能力，在保证效果、安全、效率的前提下实现高性能算力加速，适应高要求的隐私计算业务场景。