腾讯云安全隐私计算(TencentCloud Security Privacy Computing,TCSPC)是腾讯云推出的以 FL(联邦学习)、MPC(安全多方计算)、TEE(可信执行环境)等隐私数据保护技术为基础的隐私计算平台,产品针对机器学习算法进行定制化的隐私保护改造,保证原始数据不出本地即可完成联合建模,同时支持安全多方 PSI(隐私保护集合求交技术)、安全隐私查询、安全统计分析,提供基于硬件的 TEE 可信执行环境。通过腾讯云安全隐私计算最大化各个合作企业在数据安全的基础上的数据价值,很好地解决了业界数据孤岛的难题。
功能
腾讯云安全隐私计算平台包含了联邦学习、MPC 及 TEE,提供安全求交、特征工程、数据分析、模型训练、模型管理等功能。
数据接入
隐私计算框架可以直接对接大数据生态。
数据检测
校验数据格式是否符合规范。
节点管理
隐私计算节点校验、接入等。
安全求交
在 ID 对齐环节依托隐私求交技术,帮助客户解决样本 ID 交集泄露问题。
特征工程
支持分箱、特征过滤、缺失值填充等特征工程。
数据分析
针对多方数据,在保护各方数据隐私的前提下,做统计、相关性等联合数据分析。
模型训练
目前可以使用 LR、XGBoost 等算法。
模型管理
在模型实例中可进行删除模型、查看日志、模型上线、模型下线。
在线服务
联邦模型实时推理、实时匿名查询等功能。
调用统计
机器学习模型调用、安全查询调用等功能调用统计。