火山方舟
开放大模型生态，驱动智能化未来；助力模型提供方和使用者实现商业新增长。
容器安全
覆盖混合云多云统一安全、镜像软件供应链安全、容器运行时工作负载安全管理。
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申请试用
多方安全计算
在多个参与方之间保护隐私的计算方法，使得每个参与方在计算时不会暴露彼此的敏感信息给其他参与方。
联邦学习
一种分布式机器学习算法，帮助多个参与方在不交换原始数据前提下，完成共享模型训练，实现数据可用但不可见。
可信执行环境
基于硬件安全机制，将参与计算的代码和数据加载至一个受CPU保护的可信环境中，在机密性和完整性上提供保护。
同态加密
一种加密算法，在密文上进行操作得到的结果仍为密文，经过解密后，与对明文数据进行相应操作得到的结果一致。
差分隐私
一种保护个人隐私的技术，在分析前向数据添加噪声或随机性，使攻击者难以确定特定个体数据是否包含在分析中。
区块链
基于密码学与共识机制等技术建立与存储庞大交易资料链的点对点网络系统，具有去中心化和难以篡改的特性。
合成数据
一种隐私保护的数据合成技术，先对源数据集进行脱敏处理，再进一步生成与源数据具有相同统计分布的新数据集。
机密数据库
运行在可信虚拟机中的数据库，通过TEE硬件实现虚拟机级的保护，使得数据存储和应用安全都得到妥善保护。
密态套件
基于前沿密码算法，实现数据所有权和使用权分离，满足最小必要原则，避免敏感数据的泄露及未授权使用。
多方安全计算
在多个参与方之间保护隐私的计算方法，使得每个参与方在计算时不会暴露彼此的敏感信息给其他参与方。
联邦学习
一种分布式机器学习算法，帮助多个参与方在不交换原始数据前提下，完成共享模型训练，实现数据可用但不可见。
可信执行环境
基于硬件安全机制，将参与计算的代码和数据加载至一个受CPU保护的可信环境中，在机密性和完整性上提供保护。
同态加密
一种加密算法，在密文上进行操作得到的结果仍为密文，经过解密后，与对明文数据进行相应操作得到的结果一致。
差分隐私
一种保护个人隐私的技术，在分析前向数据添加噪声或随机性，使攻击者难以确定特定个体数据是否包含在分析中。
区块链
基于密码学与共识机制等技术建立与存储庞大交易资料链的点对点网络系统，具有去中心化和难以篡改的特性。
合成数据
一种隐私保护的数据合成技术，先对源数据集进行脱敏处理，再进一步生成与源数据具有相同统计分布的新数据集。
机密数据库
运行在可信虚拟机中的数据库，通过TEE硬件实现虚拟机级的保护，使得数据存储和应用安全都得到妥善保护。
密态套件
基于前沿密码算法，实现数据所有权和使用权分离，满足最小必要原则，避免敏感数据的泄露及未授权使用。
应用场景
大模型安全
数据要素流通
互联互通
智能推荐
智能风控
精准营销
线索评级
黑产识别
数据要素流通
基于可信隐私计算平台，在确保数据资产安全的前提下，可有效实现数据所有权和使用权分离，提升数据要素流通效率和安全性。
互联互通
基于隐私计算互联互通解决方案，打通异构隐私计算平台的数据流通难题，助力数据要素的充分共享。
智能推荐
基于可信隐私计算平台，联动公私域数据，为客户提供更智能、更精准的推荐服务。
智能风控
基于可信隐私计算平台，借助数信一体机的硬件解决方案和以联邦学习为代表的软件解决方案，助力金融机构不断提高智能风控水平。
精准营销
基于可信隐私计算平台，结合RTA能力，实现合作伙伴在巨量引擎的精准营销。
线索评级
基于可信隐私计算平台，助力合作伙伴实现公私域数据联动，满足业务线索精准评级的需求。
黑产识别
可信隐私计算平台通过匿踪查询服务商业银行反电诈业务，提升商业银行黑灰产识别能力。
产品优势
申请试用
全流程
全流程隐私保护
基于隐私计算技术，构建一套覆盖数据全生命周期的、端到端的全流程隐私保护基础设施。
多技术
多技术交叉融合
充分考虑各隐私计算技术的融合与互补，发挥各自优势，满足多种多样场景的业务需求。
多场景
多场景灵活覆盖
根据数据资源规模、数据安全等级和基础设施资源等场景要求，提供多种解决方案灵活满足需求。
高能效
高能效业务实践
基于大量的内外部应用实践，在大规模数据处理方面积累了丰富的工业级落地经验，产品能效领先。