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基于隐私计算技术,在保障原始数据不出库的前提下,完成多方复杂运算,实现数据合规高效的流转

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魔方隐私计算

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借助MPC算法提升联邦数据及计算过程的隐私性,保障数据安全

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支持TEE硬件保障计算环境安全可信,提供计算模型及数据双维度安全

联邦学习

结合机器学习算法,数据联邦化训练,充分运用数据

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数据所有权、查询权、存储权三权分立,用户数据无授权不可用

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深入分析多维数据,挖掘数据价值,输出计算结果,非数据“搬运”

联合建模计算

数据分布式加密存证、模型链上共建,“数据不动、模型动”

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金融数据协同分析

联合多家银行机构形成风险信息数据的共享联盟,计算分析银行客户的账户风险等级,实现穿透式监管

黑名单共享

解决银行异业黑名单敏感信息的数据隐私安全问题,通过黑名单数据的隐私性共享,实现金融同业整体风控能力提升

发票计算

企业进行发票贷业务时,可通过发票的信息快速分析出发票的融资情况,有效避免重复融资的信用风险

核心优势

数字金融最佳实践

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魔方隐私计算平台在数字金融各场景下落地实践,实现企业金融交易数据信息跨平台互信互通

安全合规

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所有数据遵循四大原则,数据最小化传输,无中心计算节点,全部计算均以加密方式完成

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始终坚持只做打通多方服务的第三方数据中台,为数据源和数据使用者提供技术支持

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