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Sophon P²C
星环隐私计算平台
数据流通
/
隐私保护
/
打破数据孤岛
/
横向联邦
/
纵向联邦
产品简介
Sophon P²C作为一款隐私计算平台,可在密文空间中,支持多参与方或多计算节点之间开展高效率的数据分析、建模和模型发布,达到数据不动模型动、数据可用不可见的效果。
Sophon P²C支持同态加密、差分隐私、不经意传输和可信计算等隐私计算技术,支持横向、纵向和迁移学习等多种模式。
Sophon P²C能提供什么?
基于密码学保障的分布式隐私计算技术
使用了差分隐私、同态加密、掩码技术、不经意传输的隐私计算技术和可信计算技术,结合公司高性能的分布式算法,可以在海量密文数据上运行分布式机器学习算法,实现“原始数据不动模型动”、“数据可用不可见”的效果
适应各场景的自定义任务角色
Sophon P²C支持用户根据自身业务场景数据情况选择横向或纵向联邦建模任务,并能自定义联邦任务中的主动方、参与方、协调方、模型使用方等,完成任务角色配置,让用户能够更大效率地配置其数据资产
图形化的向导式配置任务
Sophon P²C提供联邦任务向导式配置服务,支持:联邦数据预处理、联邦特征工程、模型参数配置等流程的向导式图形化配置,有效降低用户学习成本
丰富的联邦特征工程
Sophon P²C平台中内置了丰富的联邦特征工程算法,如:联邦缺失值填充、联邦字符串索引、联邦标准化与联邦归一化等,能够在保障数据在不出本地的情况下,联合各方数据进行联邦数据清洗及联邦特征工程,为后续联邦建模提供保障
强大的联邦建模
Sophon P²C支持横向及纵向的逻辑回归、线性回归、K均值等常用统计分析和机器学习算法,并针对隐私计算中的数据分布不一致问题,对多种场景和算法提供了个性化隐私计算算法的适配和改造
多样的联邦数据和模型评估
支持输出丰富的数据质量和算法模型评价指标,帮助用户确定联邦数据质量和模型在制定场景下的业务效果,实现联邦意义下各方特征质量和重要性的度量、各方数据贡献度和模型效果的有效量化
为什么选择Sophon P²C?
权威化的
数据安全认证
Sophon P²C是国内首批通过信通院资质认证的隐私计算平台,并且通过信通院“卓信大数据计划”安全专项评估认证,支持多方在数据隐私保护的前提下进行AI协作;同时,其研发团队深度参与隐私计算行业标准的撰写,充分理解行业场景,并借助权威认证的平台服务,在满足用户具体需求的同时,切实保障其数据安全
多元化的
计算框架提供
Sophon P²C支持横向联邦、纵向联邦及联邦迁移等多种场景,也支持自研Sophon、Spark以及Tensorflow、PyTorch等深度学习框架,并提供专家级应用服务,能够满足企业多种垂直应用场景下的AI需求,有效降低企业决策成本
个性化的
隐私计算建模
Sophon P²C在各参与方数据不互通的情况下,就能完成联合建模,实现数据不动模型动的效果,从而避免数据泄露;同时其提供的个性化隐私计算建模服务,能够针对本地数据和联邦模型进行微调,进一步提升联邦模型性能
良好稳健
与灵活的系统
Sophon P²C拥有良好的系统稳健性,能够有效应对非恶意性错误和显式攻击,进一步保障联邦模型的安全;同时,其系统部署非常灵活,能支持实体部署、容器部署、云上部署等多种方式,有效降低企业AI协作所需的人力成本,真正意义上实现降本增效
应用案例
  • 数据流通平台
  • 精准联合营销
  • 联邦信贷风控
客户需求
○ 近年来,我国《“十四五”数字经济发展规划》等相关政策及法律的出台,均强调促进数据要素流通的重要性,要以多种手段保证数据要素流通过程中的合法合规
○ 某省作为国家数字经济发展创新区之一,需要推动数据资源化、资产化改革,建立数据要素市场,打造数据流通平台
解决方案
○ 星环隐私计算平台Sophon P²C作为数据流通平台的底层支撑,在供需双方互相之间数据不可见的前提下,为数据流通提供安全的浏览与交易环境
○ 星环隐私计算平台支持联邦学习、多方安全计算、隐匿查询等功能,为数据交易中的联合分析与建模环境提供技术支持
项目成果
搭建了安全合规的数据交易流程,数据需求方在数据流通平台中申请所需的数据资源,数据提供方可以使用隐私计算平台作为数据的交付环境
在整个数据要素流通过程中,使用流程可审计、可溯源,保障供需双方数据隐私安全
出色表现 屡获行业认可
入围工信部网安中心“2021数字技术融合创新应用典型解决方案”
星环科技隐私计算获权威认可,入选“星河案例”隐私计算优秀案例
星环隐私计算平台通过信通院“卓信大数据计划”安全专项评估认证
星环科技荣登隐私计算厂商图谱,成为国内唯一一家拥有大数据背景的入选企业
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