#隐私计算
安全稳定，高可用隐私计算平台
办公安全平台如何支持隐私计算技术？
办公安全平台通过集成隐私计算技术，在保障数据安全合规的前提下实现多方数据的协同分析与利用，主要通过以下方式支持：
1. **数据隔离与访问控制**
平台通过严格的权限管理、最小化授权原则和动态访问控制，确保只有授权用户能接触特定数据。隐私计算技术（如同态加密、安全多方计算）在此基础上进一步保护数据在处理过程中的隐私性。
2. **隐私增强技术集成**
- **多方安全计算（MPC）**：允许多个参与方在不暴露原始数据的情况下联合计算结果（如跨部门薪资分析）。
- **联邦学习**：在数据不出本地的前提下训练全局模型（如医疗行业联合建模）。
- **可信执行环境（TEE）**：在硬件级隔离环境中处理敏感数据（如财务数据脱敏分析）。
3. **数据流转监控与审计**
平台记录隐私计算任务的完整生命周期（如数据来源、计算过程、结果去向），满足合规要求（如GDPR、中国《个人信息保护法》）。
4. **场景化解决方案**
- **跨企业协作**：供应链上下游企业共享需求预测数据时，通过隐私计算避免泄露商业机密。
- **内部风控**：HR部门与财务部门联合分析员工报销异常，但各自数据保持加密状态。
**腾讯云相关产品推荐**：
- **腾讯云数据安全中台**：集成KMS密钥管理、数据脱敏和隐私计算能力，支持SM4国密算法和联邦学习。
- **腾讯云区块链服务**：结合智能合约实现隐私计算任务的可信存证与审计。
- **腾讯云安全组网（VPC+安全网关）**：为隐私计算节点提供网络隔离与流量加密。... 展开详请
数据安全防护中的数据匿名化与隐私计算有何关联?
数据匿名化与隐私计算均属于数据安全防护技术，核心目标都是保护数据中的敏感信息，但实现方式和应用场景不同，二者存在互补关系。
**关联与区别：**
1. **数据匿名化**是通过删除或泛化直接/间接标识符（如姓名、身份证号），使数据无法关联到特定个人。例如将"张三，男，30岁，北京"匿名化为"某男性，30-35岁，华北地区"。但简单匿名化可能因数据关联分析被重新识别（如结合其他公开数据）。
2. **隐私计算**是一类技术集合（如联邦学习、安全多方计算、可信执行环境），允许在数据不离开本地或不可见的情况下联合分析，实现"数据可用不可见"。例如多家医院联合训练疾病模型但互不共享原始病历。
**互补性：**
- 匿名化适合静态数据开放（如科研数据发布），而隐私计算适用于动态数据协作（如跨机构建模）。
- 隐私计算可解决匿名化后的"重识别风险"，例如在联邦学习中，原始数据始终加密，连匿名化步骤都无需明文执行。
**腾讯云相关产品：**
- **数据脱敏服务（匿名化）**：提供字段级动态脱敏和静态脱敏，支持K-匿名、差分隐私等算法。
- **隐私计算平台**：基于腾讯自研的**Angel PowerFL**框架，支持联邦学习、多方安全计算，已在金融、医疗场景落地，保障跨组织数据协作时原始数据不出域。... 展开详请
数据库治理分析与隐私计算技术的结合点有哪些？
数据库治理分析与隐私计算技术的结合点主要体现在数据安全合规、精细化权限管理、数据价值挖掘与共享三个方面，以下是具体说明及示例：
1. **数据安全合规**
结合点：数据库治理需满足GDPR等法规要求，隐私计算技术（如差分隐私、同态加密）可在治理过程中对敏感数据脱敏或加密，确保分析时原始数据不可见。
示例：银行治理客户交易数据时，通过差分隐私技术对交易金额添加噪声，在统计区域消费趋势时既保护个体隐私又符合监管要求。腾讯云数据安全中台提供隐私增强计算能力，支持合规数据流转。
2. **精细化权限管理**
结合点：数据库治理中的访问控制策略（如RBAC）可与隐私计算的访问代理技术结合，实现基于数据敏感级别的动态权限分配。
示例：医疗机构治理患者病历数据时，通过安全多方计算（MPC）让不同科室仅能联合计算所需结果（如用药效果分析），而无法看到其他科室的原始数据。腾讯云访问管理CAM可联动隐私计算策略细化权限。
3. **数据价值挖掘与共享**
结合点：治理后的高质量数据集可通过隐私计算技术（如联邦学习）实现跨组织联合分析，释放数据价值而不泄露原始数据。
示例：多个金融机构治理用户信用数据后，通过联邦学习联合建模评估信贷风险，避免直接共享客户敏感信息。腾讯云联邦学习平台支持多机构协同建模场景。
腾讯云相关产品推荐：
- **腾讯云数据安全中台**：集成差分隐私、同态加密等能力，覆盖治理全流程。
- **腾讯云访问管理CAM**：细粒度权限控制与隐私策略联动。
- **腾讯云联邦学习平台**：支持跨企业数据协作分析。... 展开详请
隐私计算与高性能计算的矛盾如何调和？
如何通过隐私计算技术（如同态加密）保护用户数据？
答案：隐私计算技术如同态加密可在数据加密状态下直接进行运算，避免数据明文暴露。其原理是使用特定算法对数据进行加密，加密后的数据能在不解密情况下被处理，处理结果解密后与在明文上直接运算结果一致。
解释：传统数据处理需先解密数据再运算，此过程数据易泄露。同态加密让数据始终以密文形式存在，在密文上完成加、乘等运算，运算完成后再解密结果，保障数据在整个生命周期的安全性。
举例：医疗场景中，不同医院想联合分析患者数据以提升诊断水平，但患者数据属敏感信息。采用同态加密技术，各医院将加密后的患者数据上传至共享平台，在密文状态下进行联合分析，如统计某种疾病的发病率等，分析结果解密后供各方使用，整个过程患者数据未泄露。
腾讯云相关产品推荐：腾讯云隐私计算平台，支持同态加密等多种隐私计算技术，可帮助企业在数据安全前提下实现数据价值挖掘，适用于金融、医疗、政务等多行业的数据协作场景。... 展开详请
大模型审核的隐私计算技术如何应用？
大模型审核中的隐私计算技术主要通过数据加密、多方安全计算和联邦学习等方式，在保护用户隐私的同时实现高效审核。
1. **数据加密**：对敏感数据进行加密处理，确保传输和存储过程中不被泄露。例如，使用同态加密技术，允许模型在加密数据上直接计算，无需解密即可完成审核任务。
2. **多方安全计算（MPC）**：多个参与方在不暴露原始数据的情况下协同计算审核结果。例如，不同机构共享数据联合训练大模型，但各自数据始终保密。
3. **联邦学习**：模型在本地数据上训练，仅上传参数更新而非原始数据，避免隐私泄露。例如，医疗领域多个医院联合优化大模型审核能力，但各自患者数据不离开本地。
**腾讯云相关产品推荐**：
- **腾讯云数据安全中台**：提供数据加密、脱敏和访问控制，保障审核数据安全。
- **腾讯云联邦学习平台**：支持跨机构联合建模，适用于医疗、金融等隐私敏感场景。
- **腾讯云多方安全计算服务**：实现多方数据协同计算，适用于联合风控或内容审核。... 展开详请
腾讯云隐私计算在营销场景有什么落地案例？
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目前已有包括金融信贷、保险、教育等多个行业的营销落地案例，其中一个信贷营销案例中服务商 A 为了扩大服务投放业务并稳定效果，联合数据方 B 展开了联邦合作，联邦建模效果比服务方 A 独立建模效果有稳定提升，营销投放业务持续正常开展。
如何使用腾讯云隐私计算？
腾讯云隐私计算平台性能表现如何？
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安全多方计算有哪些使用场景？
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使用腾讯云隐私计算进行联合建模，合作双方需要对齐数据吗？
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使用腾讯云隐私计算平台进行数据合作的双方或多方，首先需要在数据规范上对齐。平台的数据类型分为 ID 数据、样本/标签、用户特征，所有数据类型前两个字段都必须是日期字段和 ID 字段：
样本/标签数据包含标签字段，样本数据还包含特征字段，用户特征数据一般不包含标签字段：
数据参考如下：n... 展开详请
什么是可信执行环境（TEE）？
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可信执行环境（TEE）适合哪些场景？
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腾讯云隐私计算是怎么保障用户的数据安全的？
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使用腾讯云隐私计算，需要什么样的机器资源？
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在联邦学习应用场景下，所需要的机器资源根据模型训练的数据量级有所不同。Host 侧比较耗费机器资源，按20W样本量级、500维特征的数据量级进行评估，一般要准备16C/64G/2T磁盘/5M宽带的资源，Guest 侧推荐准备16C/32G/2T磁盘/5M宽带。
除了两方联邦，腾讯云隐私计算平台可以解决多方数据合作的问题吗？
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腾讯云隐私计算在金融风控场景有什么落地案例？
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腾讯云隐私计算是什么？
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腾讯云隐私计算（Privacy Computing）是腾讯云推出的以联邦学习（FL）、安全多方计算（MPC）、可信执行环境（TEE）等隐私数据保护技术为基础的隐私计算平台，产品针对机器学习算法进行定制化的隐私保护改造，保证原始数据不出本地即可完成联合建模，同时支持安全多方 PSI（隐私保护集合求交技术）、安全隐私查询、安全统计分析，提供基于硬件的 TEE 可信执行环境。通过腾讯云隐私计算，各合作机构既能保障数据安全，又能发挥数据最大价值，很好地解决了业界数据孤岛的难题。... 展开详请
什么是联邦学习？
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联邦学习又名联邦机器学习、联合学习、联盟学习。联邦机器学习是一个分布式机器学习框架，它将传统的机器学习进行定制化的隐私保护改造，能够在合规的基础上帮助多个机构，在进行数据合作及联合建模时，有效地保护用户隐私及数据安全。
联邦学习有哪些使用场景？
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在跨机构数据合作中，所有涉及到数据联合建模的场景，都有使用联邦学习的潜在诉求，联邦学习保障数据不出本地即可完成模型训练，在模型效果无损的情况下最大化保障数据安全。
联邦学习目前主要应用在风控和营销场景。风控主要是金融信贷风控和保险业务风控；营销场景一般不限行业，所有需要降低获客成本、提升获客质量的场景都可以满足，包括保险、教育、游戏、电商等行业。... 展开详请
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