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百度智能云点石隐私计算基于多方安全计算、联邦学习、可信执行环境（TEE）、区块链等技术能力, 在保护数据安全与隐私保护的前提下， 满足多方数据安全共享、开放、融合及建模计算， 赋能政务、金融、医疗、教育、汽车、互联网等领域客户, 解决数据融合应用困境。

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产品概述

支持多方数据安全“融合”及建模分析计算，提供从数据分析、模型训练、评估到应用部署的全流程服务，兼具云/端不同服务部署方式。解决如风险控制、精准营销和新用户冷启动等多场景的业务需求，打破数据应用孤岛，有效保障数据安全与用户隐私，实现数据的可用不可见、安全合规、流动共享。

产品矩阵：

百度点石联邦学习

采用分布式架构，基于MPC、FL、DP等技术，为数据联合分析、联合计算、联合建模全流程提供数据安全及隐私保护能力。

百度点石机密计算

基于可信硬件构建的通用安全计算平台，提供高性能数据流通服务和隐私计算服务。

百度点石数据安全沙箱

安全可控的数据安全共享平台，协助政府及机构解决数据开放过程中数据安全问题和隐私保护问题。

产品优势：

自主研发技术优势

自主研发的异构隐私计算解决方案，全面适配信创体系；拥有国内外专利300余篇，顶会论文20余篇；多次参与隐私计算相关行业标准的制定。

丰富的开放形态

信通院隐私计算联盟成员、Linux基金会CCC机密计算联盟成员；PaddleFL和Apache Teaclave 隐私计算与机密计算开源项目发起者。

成熟的行业经验

在政务、生物医疗、交通、制造等多领域拥有成熟的交付经验；丰富模型训练经验涵盖旧客挖掘、准入、反欺诈、黑产、风控等场景。

产品功能：

安全数据融合

多种安全保障

提供基于联邦学习、安全多方计算、数据安全沙箱、可信计算等技术的数据安全融合方案。

自主研发技术

自主研发的异构隐私计算解决方案，保障数据存储及计算安全的同时实现数据可用不可见。

多种建模方式

表单式交互

用户可以通过表单式交互轻松完成模型构建与迭代。

个性化建模

产品也支持在安全的计算环境中，进行个性化建模分析与调优。

快速服务部署

快速部署模型

支持将训练好的模型快速部署和发布，并且可无缝对接到客户的不同业务应用系统中。

服务性能监控

提供服务性能监控，保障服务稳定性；同时支持动态扩容。

应用场景：

金融反欺诈

当前金融环境复杂，金融诈骗风险不断提升，但传统反诈骗手段单一、效率低下、范围受限，难以应对层出不穷的新型诈骗手段。

我们能提供：

领先的技术

在保障数据安全的基础上，支持多方数据安全融合及建模计算

全流程服务

供从模型训练、评估到应用部署的全流程服务，帮助金融客户识别全业务流程中的欺诈风险

相关产品：

号码隐私保护服务PNS

营销洞察

当前消费市场红海密集，流量价格较高，各行业厂商纷纷着手细分领域，以影响消费者行为，从而实现更好的营销效果。

我们能提供：

精准用户分析

在保障数据安全的基础上融合多方数据，打通用户行为全链路，改善营销效果

数据安全共享

实现隐私保护下的数据安全共享，赋能客户业务运营

相关产品：

号码隐私保护服务PNS

政务数据开放

政务数据中蕴含着巨量的经济价值和国家战略价值，近年来，我国政府高度重视政务数据共享开放的促进与发展。

我们能提供：

打造政务数据安全流通

在保障数据安全的基础上，帮助各地区政府打造政务数据安全流通或开放凭条，实现政府对内部数据的高效管理

提高公共数据利用效率

提升政府业务治理效能，通过数据安全开放帮助政府提高公共数据利用效率。

相关产品：

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