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      產品優勢

      全系統本地私有化部署,對等網絡連接 保障客戶自主可控; 混合云一鍵部署


      安全計算支持算法多 普通多方計算、統計分析、機器學習(LR、DT、 RF,LightGBM等)


      密文訓練聯邦學習誤差<1% 相同數據&安全強度&硬件配置,收斂速度比對 標產品快3倍


      匿蹤查詢支持的庫容量:100億條+,秒級響應


      快速云節點賬號提供體驗POC, 快速產品系統部署Docker


      UD數鏈區塊鏈聯盟網絡 可作為可追溯驗證基礎設施


      市場需求


      數據管理部門、數據方-----大數據中心、委辦局


      場景案例


      ——  案例1


      某銀行中小企業信貸-關系網絡反欺詐,人行監管沙箱



      痛點

      金融欺詐問題越來越嚴重,出現團伙化、組織化趨勢?;趫D計算的關系網絡被應用于反欺詐分析,但數據安全和隱私保護的考慮,機構往往只能基于自有數據來建立關系網絡,缺乏跨源數據的關系網絡,風險識別不夠深入。


      解決方案

      通過融合圖計算與安全計算技術,在保護各自數據的條件下,實現銀行和運營商數據安全融合,構建聯合關系圖譜,識別企業集群背后的復雜關系鏈條以及欺詐風險。


      期望效果

      基于融合的多方安全關系網絡,銀行建立反欺詐模型,對用戶和企業欺詐風險進行識別,進行異常監測與識別,實現全方位的欺詐風險預警。


      ——  案例2


      政務數據、公共數據服務開放平臺賦能實體經濟




      痛點

      金融欺詐問題越來越嚴重,出現團伙化、組織化趨勢?;趫D計算的關系網絡被應用于反欺詐分析,但數據安全和隱私保護的考慮,機構往往只能基于自有數據來建立關系網絡,缺乏跨源數據的關系網絡,風險識別不夠深入。


      解決方案

      建設保護各方隱私安全的公共數據開放平臺;銀行企業通過多方安全計算進行安全計算,公共數據不需要直接輸出,使用方得到希望的計算結果。


      實現效果

      銀行、企業在合規的條件下使用公共數據;公共數據開放平臺無需擔心泄露客戶隱私。


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