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产品概述
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AiLand数据安全岛（MPC&FL）平台
AiLand数据安全岛（MPC&FL）平台采用去中心化的分布式安全系统架构设计，依托雄厚的研发实力，兼顾未来业务的发展，以“打破数据孤岛，释放数据价值”为目标，以“原始数据不出域，数据可用不可见”为核心理念，为用户提供安全、可靠、可控、可溯的分布式隐私计算平台。
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产品优势
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高效的分布式隐私计算
采用业内领先的的安全多方计算、联邦学习、同态加密等技术，在保安全的前提下，高效地实现分布式数据的计算，实现“数据不出域，可用不可见”。
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好用的联合建模
采用模块化的方式提供联合建模的算子，使得用户在不了解隐私计算技术的前提下，可以实现计算任务的联合建模。
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全流程的安全保护
提供包括平台安全、计算安全、传输安全、存储安全、以及审计安全的能力，保证平台用户以及数据的安全。
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应用场景
- 跨机构合作数据分析
- 跨部门数据协同
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- 在多个机构或企业之间，无法直接共享敏感数据（如个人信息、医疗记录等），但需要共同进行数据分析或联合建模。例如，不同医院合作开发疾病预测模型，但无法直接共享患者数据。通过分布式隐私计算，各方可以在保证数据隐私的前提下，利用各自的数据协同训练机器学习模型，进行联合分析或建模，避免了数据泄露的风险。
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- 不同部门（如交通、公安、环保等）需要协同分析数据（如交通流量、监控数据、污染源信息），以提升业务水平，但各部门的数据可能涉及敏感信息或业务机密，无法直接共享。通过分布式隐私计算，各部门可以在数据不出本地的情况下协同分析，共同生成整体的分析结果（如实时交通优化方案、污染预警等），既提高了城市治理水平，又避免了数据泄露的风险。
