洞见隐私计算平台

平台整合了多方安全计算（MPC）、联邦学习（FL）、差分隐私和可信执行环境（TEE）四大主流技术路线，提供密文检索、隐匿查询（PIR）、联合建模和联合统计等功能。支持横向与纵向联邦学习，覆盖从数据预处理、特征工程到模型训练的全流程，并通过中国信通院多方安全计算和联邦学习专项评测。

广泛应用于金融联合风控（银行与运营商、电商数据联合建模）、医疗多中心数据共享（药企与医院药物研发）、政务数据开放（跨部门数据融合分析）、联合营销（广告主与媒体平台人群扩量）以及反欺诈黑名单查询等场景，特别适合数据敏感但需跨机构协作的行业。

支持私有化、混合云和公有云三种部署模式，单集群最大可扩展至百节点规模。已完成鲲鹏、海光、飞腾等国产芯片以及麒麟、统信操作系统的深度适配，可信硬件层支持海光CSV机密计算方案，满足金融、政务等行业的国产化与合规要求。

采用按节点授权+计算资源使用量组合计费模式，提供社区版（免费，支持3节点以下测试）、企业标准版（年订阅，包含基础算力和技术支持）以及定制化旗舰版（按数据规模和并发任务数计费）。具体报价需根据参与方数量、数据量级和算法复杂度评估，通常百万级起步。

差异化体现在三个方面：一是算法性能领先，同等规模纵向联邦建模任务训练速度比主流开源框架快30%以上；二是支持PSI（隐私集合求交）、匿踪查询等金融级高频业务组件，开箱即用；三是提供原生数据沙箱环境，分析师可在不接触原始数据的前提下进行SQL查询和建模，降低业务落地门槛约50%。