实现过程
- 大数据中心对政府职能部门的数据进行归集，并对原始数据进行保管。
- 将数据目录登记上链，数据使用方通过可信计算平台进行数据权限申请。
- 大数据中心对数据使用方进行数据用途和数据用量授权，授权信息上链。
- 数据使用方通过可信计算平台发起数据请求，平台通过可信计算环境获取数据，并执行运算模型，将计算结果加密上链。
- 大数据中心可实时对数据使用和模型运行情况进行审计。
可信计算解决方案
利用区块链、可信计算技术，打造数据安全可信共享的基础设施，在保证数据安全和隐私保护的前提下，实现多参与方数据可信共享、协同计算。
利用区块链、可信计算技术，打造数据安全可信共享的基础设施，在保证数据安全和隐私保护的前提下，实现多参与方数据可信共享、协同计算。
方案优势
分布式架构透明可信
数据无需归集，分布式架构实现数据不可篡改，公信存证，保证数据的可信安全计算。
数据与算法的双重保障
提供丰富数据处理算法框架且可上链审计，保证数据处理逻辑安全可靠，密文入参保障算法灵活度和知识产权。
实现端到端的应用闭环
连接数据提供方、建模方和使用方，在原始数据不出域前提下，建立端到端应用闭环打破数据壁垒，实现数据融合。
可控与开发易用性
安全便捷日志审计能力，可对数据调用准确追溯，并对计算结果合法验证，无需对原始代码逻辑重构，开发简单。
方案架构
可信计算解决方案
基于区块链分布式架构、共识记账、账本共享以及不可篡改的通道能力，连通链上及链下的数据，在可信硬件执行环境中，实现基于多方数据的协同计算。在保证数据安全、隐私和平等对待的前提下，实现数据使用可管理、计算过程及结果可信，更好的实现业务创新。
解决方案价值优势
- 数据处理算法可验证，可信执行环境（TEE）提供真实性证明并上链。
- 协作方验证存储数据的可信执行环境（TEE）合法性，保证贡献的数据不会泄露。
- 支持数据提供方对数据目录、数据授权、计算模型进行管理。
- 链上数据多方共享，支持多方审计。
应用场景
政府数据共享开放平台
政府数据共享开放平台
实现过程
- 大数据中心对政府职能部门的数据进行归集，并对原始数据进行保管。
- 将数据目录登记上链，数据使用方通过可信计算平台进行数据权限申请。
- 大数据中心对数据使用方进行数据用途和数据用量授权，授权信息上链。
- 数据使用方通过可信计算平台发起数据请求，平台通过可信计算环境获取数据，并执行运算模型，将计算结果加密上链。
- 大数据中心可实时对数据使用和模型运行情况进行审计。
中小微企业融资风险评估
实现过程
- 充分利用税务、工商等多方数据，通过数字签名、同态算法、可信计算等技术。
- 平台本身只提供加密数据的安全多方计算执行环境，不会接触到任何明文数据和结果。
- 从技术上保证自身无法作恶，有效保护各方的数据隐私和安全，满足风控方面的数据计算需求。
- 提高了企业画像的精准性，同时也提高了融资风险评估的准确性。
- 征信机构或金融机构可使用自己的风控模型对中小微企业进行风险评估。
医疗保险风险评估
实现过程
- 医院、银行将自己的数据处理、认证后，加密存上链。
- 保险公司将自己的风控模型部署到 TEE 环境中。
- 投保人向保险公司购买保险时，可以在线上发起购买请求，保险公司收到请求后，调用智能合约从链上取得投保人与被保人的数据密文传入 TEE，用风控模型计算风险。
- 评估结果是否加密、是否上链可以按需要决定，保险公司以此评估结果为参考自动决定是否承保，可实现线上快速投保承保。
- 整个过程不会泄露医院、银行的数据，也可以为医疗风险评估服务的算法模型提供一定的隐私保护。
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