产品优势
多种产品灵活选择
百度超级链提供可信计算、多方安全计算、联邦学习等多种隐私计算产品。适用于多种联合计算场景,可实现数据可信共享、协同计算,用户可根据情况灵活选择。
保障数据可用不可见
采用自研的业内领先的区块链技术,保障多方数据的全流程可审计,实现多方数据能够在不泄露给其他方的前提下进行合作,保证数据联合计算过程中的可用不可见。
兼容物联网硬件SDK
传统区块链无法解决数据真实性问题,百度自研区块链轻节点SDK集成到嵌入式设备,与已有数据采集硬件结合,通过端链直连,保证数据真实性和不可篡改。
多样化部署快速便捷
支持云及本地灵活部署,客户可一站式完成多方数据及业务合作,周期短,降低时间成本。专业技术团队提供7*24小时不间断服务支持。
应用场景
联合征信
金融机构对客户进行信贷风险分析时需结合该客户在其他金融机构的数据,在合作过程中数据各方担心业务数据遭到流失泄露造成不利影响。基于区块链可信计算,在保护数据隐私及数据不泄露的前提下,实现多个企业间的联合计算,协助征信库构建更加准确的用户或企业的画像。
政务数据开放
政府数据开放共享时,政府和企业担心自身数据泄露造成社会影响和商业损失。通过可信计算平台,数据使用方发起数据请求,平台通过可信计算环境获取数据,数据不出本地完成运算模型,将计算结果加密上链,保护数据和模型在计算过程中不被窃取。
联合营销
传统联合营销模式中,媒体平台对广告主进行营销投放时需将双方数据集中到安全实验室中进行标签融合、模型训练,面临数据丢失及篡改等风险。基于隐私计算,可满足在广告主数据不出库的前提下,得到营销投放模型,提升企业间营销数据协作并提高广告投放精准度。
供应链金融
对供应链上下游企业而言,如何构建一个信息对称共享、核心企业信用价值可传递、商票可拆分流程是一个挑战。基于区块链和联邦学习隐私计算技术,提供金融资产数字化验证的方案,使企业能够将企业应收账款进行数字化资产登记,形成不可篡改的数据记录,并实现实时信息共享。
医疗科研
在医疗机构中,病例数据作为最需要保护隐私安全的数据对医疗科研与病情推断具有重要价值。然而医疗数据更多的只在医疗机构内部流转和共享,不同医疗机构间的信息不畅通。采用多方安全计算的方式,可以保证各家医疗机构数据不出库, 加密计算,最终得到病例数据的统计结果。
高校科研
高校的许多研究课题会脱离企业、机构的真实数据实验环境,基于区块链隐私计算技术,在保障企业及机构数据不出域的前提下,既能让高校科研使用真实数据进行课题研究,又可以保护业务数据隐私安全。
联合征信
金融机构对客户进行信贷风险分析时需结合该客户在其他金融机构的数据,在合作过程中数据各方担心业务数据遭到流失泄露造成不利影响。基于区块链可信计算,在保护数据隐私及数据不泄露的前提下,实现多个企业间的联合计算,协助征信库构建更加准确的用户或企业的画像。
政务数据开放
政府数据开放共享时,政府和企业担心自身数据泄露造成社会影响和商业损失。通过可信计算平台,数据使用方发起数据请求,平台通过可信计算环境获取数据,数据不出本地完成运算模型,将计算结果加密上链,保护数据和模型在计算过程中不被窃取。
联合营销
传统联合营销模式中,媒体平台对广告主进行营销投放时需将双方数据集中到安全实验室中进行标签融合、模型训练,面临数据丢失及篡改等风险。基于隐私计算,可满足在广告主数据不出库的前提下,得到营销投放模型,提升企业间营销数据协作并提高广告投放精准度。
供应链金融
对供应链上下游企业而言,如何构建一个信息对称共享、核心企业信用价值可传递、商票可拆分流程是一个挑战。基于区块链和联邦学习隐私计算技术,提供金融资产数字化验证的方案,使企业能够将企业应收账款进行数字化资产登记,形成不可篡改的数据记录,并实现实时信息共享。
医疗科研
在医疗机构中,病例数据作为最需要保护隐私安全的数据对医疗科研与病情推断具有重要价值。然而医疗数据更多的只在医疗机构内部流转和共享,不同医疗机构间的信息不畅通。采用多方安全计算的方式,可以保证各家医疗机构数据不出库, 加密计算,最终得到病例数据的统计结果。
高校科研
高校的许多研究课题会脱离企业、机构的真实数据实验环境,基于区块链隐私计算技术,在保障企业及机构数据不出域的前提下,既能让高校科研使用真实数据进行课题研究,又可以保护业务数据隐私安全。
产品架构
典型案例
浦发银行
可信计算平台赋能浦发银行多方数据生态联盟,共同建设可信任的数据协作生态联盟。促进社会层面的更大范围的数据互联互通,建设浦发银行开放银行战略下的可信、安全、隐私、繁荣的数据生态。
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