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简介：TG@luotuoemo
1. 隐私增强计算技术
DataTrust 基于多种隐私增强计算技术，确保数据在流通中的隐私和安全：
- 安全多方计算（MPC） ：在无可信第三方的情况下，多个参与方可以共同完成计算任务，而无需共享原始数据。例如，DataTrust 支持隐私集合求交（PSI），允许在不泄露非交集数据的情况下完成数据匹配。
- 联邦学习（FL） ：在原始数据不出域的前提下，通过交换中间结果完成模型训练，支持神经网络和决策树等多种算法。
- 差分隐私（DP） ：通过在数据或计算结果中引入随机扰动，保护个人隐私。
- 可信执行环境（TEE） ：利用硬件安全机制（如 Intel SGX）创建隔离的安全环境，确保数据在计算过程中的机密性和完整性。
2. 数据流通机制
DataTrust 提供了多种数据流通机制，确保数据的“可用不可见”：
- ID 安全匹配：在不泄露原始数据的前提下，完成用户 ID 的安全匹配。
- 隐匿信息查询：查询方隐藏查询关键词或 ID，数据服务方提供匹配结果但无法获知具体查询对象。
- 安全联合分析：在数据不可见的前提下，通过 SQL 模式完成多方数据的联合分析。
3. 应用场景与实践
DataTrust 在多个实际场景中展现了其优势：
- 广告精准营销：通过 ID 安全匹配，广告主可以在不泄露用户数据的情况下，与媒体平台完成精准人群圈选。
- 企业数据合作：在零售企业与媒介渠道合作中，DataTrust 提供安全环境，确保数据在不流通的前提下完成业务分析。
4. 合规与信任机制
DataTrust 通过以下机制确保数据流通的合规性和信任：
- 数据信托模式：作为一种新型数据治理模式，数据信托通过风险隔离和信任机制，保障数据流通的安全性。
- 数据质量与安全管理：参考国家数据质量标准，对数据进行分类考核，确保数据在脱敏、模型化等环节的安全性和可用性。
