联邦计算-百度安全

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产品特色

领先前沿的安全技术

依托百度安全在MPC、TEE、FL、DP等数据安全及隐私保护方向领先的安全技术积累，保障联邦计算安全可控

稳定高效的工程能力

采用集群分布式、并发计算、算法优化等策略，实现十亿级规模大数据计算，支持横向扩展，保障联邦计算稳定高效

满足复杂的计算场景

独特设计的DSL 语言支持可编程可扩展，内置算法丰富，灵活满足复杂计算场景

独立私有化部署方式

支持私有化+SaaS的部署方式，还可根据用户业务需求场景独立私有化部署，能够与区块链、边缘计算等业务进行有机融合

产品功能

数据核实

隐私数据求交集（Private Set Intersection，PSI）可以得到正确的交集，而且不会得到交集以外另一方集合中的任何信息。也支持隐私集合判定（Private Set Membership，PSM）判断一个元素是否属于一个集合，同时又不会暴露这个元素，实现流式数据核实

匿踪查询

隐私信息查询（Private Information Retrieval ，PIR，匿踪查询），查询方仅仅知晓匹配的查询结果并且不留查询痕迹

联邦分析

支持相关性分析、密文统计、联合分析，可对接大数据平台，实现密文数据分析

联邦学习

各参与方无需共享或交换各自敏感数据的情况下进行联合建模，支持横向联邦学习、纵向联邦学习常见模式。内置 LR、GBDT、DNN 等机器学习算法，支持基于 DSL 的算法自定义开发

适用场景

政务数据开放

政府机构可通过联邦计算搭建统一规范、互联互通、安全可控的政务数据开放服务，促进数据交易市场培育，安全合规推动政务数据开放与共享

金融联合风控

各方原始数据不出域的基础上打造金融数据共享基础设施，拓宽金融机构信贷风控的数据获取维度，构建一套包括黑名单共享在内的全流程联合风控体系

医疗联合建模

采用分布式本地部署架构，保障医疗隐私数据去中心化，支持多个医疗机构横向或纵向联邦学习提升医疗模型效果，并通过匿踪查询对检测患者信息隐私保护

广告联合营销

安全连接广告主、广告平台、数据合作方三方数据孤岛，打通用户行为全链路，为广告主提供更多维、更精准的群体画像，提升广告投放效果