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解决方案

WeFlow隐私计算平台

PRIVACY COMPUTING

微语We·Flow隐私计算平台是基于多方安全计算、联邦学习、同态加密、可信计算等技术自主研发的分布式隐私计算平台。平台涵盖隐私求交、联合建模、联合统计、匿踪探查、数据资源管理、算法容器管理、异构平台互联互通等，打造适配全业务场景且安全、高效的隐私计算平台。

产品功能

多方安全计算

基于多方安全计算（Secure Multi-Party Computation）技术，构建一系列密码学工具和去中心化的部署架构，保护数据隐私不出域，实现通用场景的多方联合建模。支持一站式进行建模、生成模型报告、服务部署等功能，可有效提升单方建模预测准确性。

隐私求交

隐私求交服务基于隐私求交（Private Set Intersection，简称 PSI）算法，保证了在不泄露多余信息的前提下，满足了数据合作的各参与方获取和分析数据求交结果的需求。支持多方PSI，同时支持平衡、非平衡、集群化高性能PSI。

联邦学习

联邦学习（Federated Learning）技术，是一种通过构建面向分布式集群的联邦调度体系，结合多种隐私计算技术，综合解决特定场景和问题的算法方案。支持多方基于自身数据本地训练的结果，再进行加密聚合和持续训练。

匿踪探查

匿踪查询（Private Information Retrieval，简称 PIR）是隐私计算的重要引擎之一，能够在检索数据的同时防止数据持有方知晓检索条件中的隐私信息。

应用场景

金融领域

政务领域

医疗领域

金融领域

金融领域方面，在针对金融相关应用场景开发，服务银行、保险、证券等金融机构联合风控、精准营销等场景中借助隐私计算技术“原始数据不出域”、“可算不可得不可导”、“可查不可知”等技术特性，既保障了数据的安全，又实现了数据价值的挖掘。

政务领域

针对政企相关应用场景开发，微语We·Flow隐私计算平台可以帮助实现政府跨部门数据协同，打通政企间数据流通壁垒，为政企数据共享利用提供解决方案，有利于充分释放政企海量数据蕴含的巨大价值。

医疗领域

微语We·Flow隐私计算平台针对生物医疗相关应用场景开发，可以服务医疗机构、医药企业、医药保险公司等群体，帮助用户提高数据安全管理水平，联合多方数据，助力联合建模。

产品优势

数据安全合规

集成密码学、机器学习技术等多种安全方案，打破数据孤岛，不暴露各参与方敏感数据，实现数据可用不可见，满足安全、合规的需求。

一站式平台

提供一站式端到端的应用服务开发平台，通过可视化交互的方式，实现数据价值的分析与挖掘。

灵活适配场景应用

内置算法丰富，灵活满足复杂计算场景。解决金融、政府、医疗等客户的数据安全和隐私保护需求，实现数据价值极大释放。

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