隐私计算系统

采用联邦学习、多方安全计算、可重构芯片等技术，具有“高安全性、高兼容性、高连接性”三大特点，实现数据的可用不可见。该产品各参与方基于本地数据进行本地建模，在数据无泄露风险的前提下，安全聚合多方模型，提高模型整体质量，实现数据价值，保证了数据的安全流通。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个隐私计算系统，采用联邦学习和多方安全计算技术实现数据可用不可见，具有高安全性、高兼容性和高连接性特点，适用于三农、制造、金融等多个行业领域的数据安全流通。