隐私计算

在参与方不泄露各自数据的前提下利用协作对他们的数据进行联合机器学习和联合分析，通过平台节点间互信协议，各参与方的数据明文不出本地，在保护数据安全的同时实现多源数据跨域合作，破解数据保护与融合应用难题，实现了全栈隐私计算功能。

This framework enables joint machine learning and joint data analysis on the datasets of multiple participating parties via cross-party collaboration, while none of the parties need to disclose their respective raw data. Relying on mutual trust agreements between platform nodes, the plaintext data of each participating party never leaves its local environment. While safeguarding data security, this approach facilitates cross-domain collaboration of multi-source data, resolving the challenge of balancing data protection and integrated data application, and realizing full-stack privacy computing capabilities.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集名为'隐私计算'，主要功能是在不泄露各方数据的前提下，实现数据的联合机器学习和分析，确保数据安全的同时支持多源数据跨域合作。数据集由杭州电信分公司提供，产品类型为数据技术服务，发布于2024年5月14日。