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一、基本情况 隐私计算平台，提供隐匿查询、安全求交、多方安全计算、联邦学习等隐私计算功能与服务。致力于保障数据要素安全高效流通，在不泄露原始数据的前提下，对数据进行可信分析计算，保证数据在流通和使用过程中“可用不可见、可控可计量” 二、平台功能 - 安全求交：应用在数据对齐，数据匹配等场景。此功能在数据流中主要传输了加密的需要对齐的ID，最终的结果是双方对齐后的加密ID，由用数方解密得到其原文，并无其他原始数据出库。
- 隐匿查询：该功能适用于对用数方ID的保护，查询方需要隐藏具体查询内容，被查询方无法得知具体哪个ID被查询，如公安查询潜在嫌疑人信息时，数源方无法得知公安查的是哪个人。此过程只会暴露最终被查ID的结果标签，其他数据都不出库。
- 联邦建模：汇集多方数据进行联合建模，联合推理。数据与模型不出库，数据流交互的主要是加密的梯度，最终模型结果可以按批计算后保存在参与方本地，也支持部署到实时推理模块，接口收到请求再计算最终结果给到用数方。
- 自助使用、自服务模式：依托隐私计算平台，客户可便捷自助使用、自服务模式落地隐私计算业务。平台将提供全流程隐私计算服务，通过节点配置建立算法互通，数据授权、模型训练，到最后的服务调用。
三、系统架构 中国移动隐私计算1+X平台： - （1）跨平台互联互通：从“黑盒”（厂家方案独立部署）模式模式向灰盒模式（算法逻辑API交互）；
- （2）满足系统开放性、灵活性、兼容性；
- （3）实现合作厂家、核心算法能力、数据资源、业务价值（计费对账）的可管可控。
四、应用情况 广东移动自研的隐私计算平台目前已在广东某政数局成功落地推广，业务运行稳定。可支撑于5个以上参与方(含参与方计算节点的部署和运维)和2个应用场景的适配服务，具备联合统计、联合建模、匿院查询、隐私求交等能力。
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