从数据孤岛到安全协作——隐私计算的力量

在数字经济的浪潮中，数据正成为企业竞争的核心资源。然而，数据的高价值与高敏感性并存，让“如何安全流通”成为一道难题——既要释放数据价值，又不能侵犯隐私、触碰法律红线。

隐私计算作为新一代数据安全技术体系，被视为破解这一难题的关键。它让数据在“不出本地”的情况下完成计算和协作，为构建可信数据交换体系提供了技术基础。

常见的隐私计算技术包括：

• 安全多方计算（MPC）：多方共同完成计算任务，各方数据不出本地，计算结果可见，数据本身不可见。

• 同态加密（HE）：在加密状态下直接进行运算，结果解密后与在明文上计算的结果一致。

• 联邦学习（FL）：多方共享模型参数而非数据，实现跨机构机器学习。

• 可信执行环境（TEE）：在硬件隔离环境中执行计算任务，保障数据与代码的安全。

品牌方与渠道方可通过隐私计算完成客群重合度分析与定向投放，避免用户数据泄露。

广告主、媒体平台和第三方监测机构利用隐私计算进行跨平台触达测量，避免用户隐私暴露，解决数据割裂与隐私合规难题。

银行、保险、消费金融机构可在不交换客户原始信息的前提下，联合构建风险评估模型，提升风控精度。

政府部门与企业可在数据安全可控的条件下协同分析交通、环境、能源等数据，实现智慧城市建设。

TalkingData基于国家《数据基础设施参考架构》、《可信数据空间技术架构》等标准规范，融合多年行业深耕的数据服务经验，遵循“三统一”要求，打造了融合 MPC、联邦学习与安全硬件等隐私计算能力的“消费可信数据空间”，支持跨行业、跨区域的数据可信交换，构建了一个安全、可信、高效、透明的数据流通环境。

• 安全可控：全程加密与访问权限管理，确保数据使用符合提供方规则。

• 高性能计算：优化算法与硬件协同，提升大规模联合建模效率。

• 行业适配：针对不同行业提供定制化解决方案。

TalkingData消费可信数据空间秉持“数据可用不可见”与“合规可信交换”的核心原则，解决了消费行业在数据流通与应用过程中遇到的诸多痛点，打破数据孤岛和平台数据垄断问题、促进数据合规流通，为激活消费数据要素价值提供了关键基础设施。

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