PrivPy PrivPy 多方安全计算平台

PrivPy 基于多方安全计算（MPC）技术，底层采用秘密分享（Secret Sharing）和混淆电路（Garbled Circuit）协议，将数据拆分为加密分片后在多个参与方之间分布式计算，全程数据保持密文状态，实现'数据可用不可见'。支持联邦学习、联合统计、联合建模等场景，计算精度与明文计算一致，性能经过优化可支撑亿级数据量级的实际业务。

PrivPy 支持私有化部署和云端两种模式，私有化以一体机或软件许可形式交付，可适配信创环境；云端支持按节点订阅或按调用次数计费。定价通常包含基础平台费、参与方节点授权费及算法模块费，具体需根据参与方数量、数据规模和功能模块与商务团队确认，企业级项目一般采用年度授权方式。

PrivPy 广泛应用于金融风控联合建模、医保数据跨机构统计、政务数据共享开放、运营商与互联网公司联合营销、反欺诈黑名单查询等场景。典型案例包括多家银行在不泄露各自客户数据的前提下共建反欺诈模型，政务部门联合统计局开展人口经济分析等。需多方数据流通但受合规约束的场景均可适用。

PrivPy 支持完整的多方安全计算协议栈，不仅限于联邦学习，还涵盖 PSI（隐私求交）、联合统计、安全聚合、匿踪查询等通用算子，灵活性更高。底层引擎经过自研优化，单次多方联合建模的通信轮次和算力开销显著低于通用框架；同时提供完善的数据治理、审计和权限管控能力，更适合企业级生产环境部署，而非仅作技术验证。

PrivPy 通过三方面保障安全：技术上采用经过密码学证明的安全协议，恶意模型下仍可保证数据隐私；产品上支持国密算法 SM2/SM3/SM4，符合国内合规要求；治理上提供操作审计日志、权限分级管控和计算结果水印追溯。平台已通过多项权威测评，可满足金融、政务、医疗等强监管行业的数据合规共享需求。