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点石隐私计算

基于多方安全计算、联邦学习、可信执行环境(TEE)、区块链等技术能力, 在保护数据安全与隐私保护的前提下, 满足多方数据安全共享、开放、融合及建模计算, 赋能政务、金融、医疗、教育、汽车、互联网等领域客户, 解决数据融合应用困境。
点石隐私计算

产品概述

支持多方数据安全“融合”及建模分析计算,提供从数据分析、模型训练、评估到应用部署的全流程服务,兼具云/端不同服务部署方式。解决如风险控制、精准营销和新用户冷启动等多场景的业务需求,打破数据应用孤岛,有效保障数据安全与用户隐私,实现数据的可用不可见、安全合规、流动共享。

产品概述

产品矩阵

百度点石联邦学习
百度点石联邦学习

采用分布式架构,基于MPC、FL、DP等技术,为数据联合分析、联合计算、联合建模全流程提供数据安全及隐私保护能力。

百度点石机密计算
百度点石机密计算

基于可信硬件构建的通用安全计算平台,提供高性能数据流通服务和隐私计算服务。

百度点石数据安全沙箱
百度点石数据安全沙箱

安全可控的数据安全共享平台,协助政府及机构解决数据开放过程中数据安全问题和隐私保护问题。

产品优势

  • 领先的技术优势

    自主研发的异构隐私计算解决方案,全面适配信创体系;拥有国内外专利300余篇,顶会论文20余篇;多次参与隐私计算相关行业标准的制定。

  • 丰富的开放形态

    信通院隐私计算联盟成员、Linux基金会CCC机密计算联盟成员;PaddleFL和Apache Teaclave 隐私计算与机密计算开源项目发起者。

  • 成熟的行业经验

    在政务、生物医疗、交通、制造等多领域拥有成熟的交付经验;丰富模型训练经验涵盖旧客挖掘、准入、反欺诈、黑产、风控等场景。

产品功能

安全数据融合
安全数据融合

提供基于联邦学习、安全多方计算、数据安全沙箱、可信计算等技术的数据安全融合方案,保障数据存储及计算安全的同时实现数据可用不可见。

多种建模方式
多种建模方式

针对不同建模基础的客户提供灵活建模方式,既可通过表单式交互轻松完成模型构建与迭代;也可在安全的计算环境中,支持个性化建模分析与调优

快速服务部署
快速服务部署

支持将训练好的模型快速部署和发布,并且可无缝对接到客户的不同业务应用系统中;提供服务性能监控,保障服务稳定性;同时支持动态扩容

应用场景

金融反欺诈
营销洞察
政务数据开放
金融反欺诈
  • 方案介绍

    在保障数据安全的基础上,支持多方数据安全融合及建模计算,提供从模型训练、评估到应用部署的全流程服务,帮助金融客户识别全业务流程中的欺诈风险。
营销洞察
  • 方案介绍

    在保障数据安全的基础上融合多方数据,打通用户行为全链路,改善营销效果,实现隐私保护下的数据安全共享,赋能客户业务运营。
政务数据开放
  • 方案介绍

    在保障数据安全的基础上,帮助各地区政府打造政务数据安全流通或开放凭条,实现政府对内部数据的高效管理,提升政府业务治理效能,通过数据安全开放帮助政府提高公共数据利用效率。

客户案例

  • 某省会城市大数据工程服务项目

    在近50个委办局、社会面机构本地部署计算节点,满足各方“数据不出域”、“可用不可见”、网络连通诉求,为政务大脑、业务应用提供政务数据基础设施支持,实现政务数据安全共享与开放。
  • 某政府&企业数据平台项目

    通过搭建点石联邦学习平台,保证各方数据不出域的情况下进行联合计算/联合建模。规范政务&企业数据资源的汇聚共享、开放开发流程,实现政务数据资源的有序公开开放。
  • 某媒体传播内容认知国家重点实验室

    通过搭建点石数据安全沙箱平台,提供TensorFlow、Pytorch、BML等机器学习框架,保证数据安全的前提下,降低机器学习门槛,最大化开发数据价值,实现产学研用价值落地。
  • 某航司联合建模精准营销

    搭建点石联邦学习平台,在数据不出域前提下,安全融合双方数据模型训练,预测航班升舱高净值人群,并推送到客户营销平台,通过信息流、短信等渠道触达人群,实现联合精准营销。累计完成300w次模型调用,客户转化率大幅提升。
  • 某运营商联合建模精准营销

    搭建点石安全计算平台,安全融合双方数据进行模型训练,通过预测进行线索排序。通过信息流、短信等渠道触达人群,实现联合精准营销。月均50w次模型调用,转化率大幅提升。
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