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产品特性
剥离中间方规避合谋风险
业界现有联邦协议及算法部分涉及可信中间方，为了规避合谋风险，针对性改造主流联邦协议、剥离可信中间方，排除任何中间方包括腾讯云隐私计算平台本身，最大化保障合作双方数据安全。
多方联邦高效稳定
主流数据合作市场已不再满足于两两合作，多方联合建模场景诉求日益强烈，腾讯云隐私计算在稳定的两方联邦基础上进行定制化改造，目前已支持稳定的3方、4方联邦，充分发挥多方数据融合价值。
单向网络策略
对于银行、保险等金融机构监管严格的场景，腾讯云隐私计算针对性地实现了单向网络策略，在私有化部署的基础上金融机构可以访问到数据合作方，但数据方无法访问到金融机构，这样最大化保障金融机构环境安全。
产品控制台简单易用
从联邦节点注册、数据注册、项目创建、任务设置、安全求交、特征工程到算法调试等关键环节，不需要编写任何脚本，只需基于控制台简单操作即可完成，同时还可以方便地进行模型效果对比及参数调整，让联合建模成本降到最低。
性能优异可扩展
基于K8s提供整套平台服务，基于 Apache Pulsar 提供消息通信服务，保证数据量级与通信资源的效率，同时，基于 Spark 集群提供弹性的计算服务，性能优异且可弹性扩展。
轻松处理海量数据
基于腾讯云 Angel PowerFL 框架，可实现异步并发计算，轻松处理千亿级数据量。一个小时左右可以完成千万量级数据的 XGBoost 模型训练，十分钟左右可以完成千万量级数据的推理。
应用场景
在银行、保险、政务、教育、电商等众多行业的业务场景中，都会涉及到跨机构、跨部门的数据合作，但数据隐私泄露问题又是一个长期无法逾越的障碍。腾讯云隐私计算平台正好完美地解决了这个问题，只需在合作方之间传递加密中间参数即可完成联合建模，最大化保障了合作方之间的数据安全。
帮助与文档
常见问题
隐私计算是什么？
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。