PrivPy

PrivPy 以安全多方计算（MPC）为底层引擎，融合联邦学习、可信执行环境（TEE）和差分隐私技术，支持数据加密状态下的联合建模、联合统计和隐私信息检索（PIR），可按数据敏感度灵活组合不同协议，满足金融、医疗等高合规场景需求。

典型场景包括：银行间联合反欺诈风控、医院联合疾病预测建模、政务数据开放共享、跨企业用户画像与精准营销、保险公司联合核保定价等。已落地于多家国有银行、券商及三甲医院，覆盖 50+ 真实业务场景。

支持私有化部署、公有云 SaaS 和混合云三种模式。私有化提供 K8s 容器化交付，最快 2 周完成上线；兼容鲲鹏、海光、昇腾等国产化芯片及麒麟操作系统，已通过金融级信创适配认证。

相比 FATE，PrivPy 在 MPC 协议性能上提升 3-10 倍，支持更复杂的非线性和深度学习算法；相比 WeDPR，提供更完整的金融级合规能力，包括国密 SM2/SM4 算法、完整审计追溯和数据使用计费计量。

采用节点授权费 + 数据调用量阶梯计费混合模式。基础版按参与方节点数授权，年度约 15-60 万元；企业版按模型训练次数和数据查询条数计费，适合业务量波动大的客户。提供 POC 验证和按效果付费方案。