政府、企业、个人的数据增量以年复合增长率30%的速度迅猛增加，数据成为一种新型生产要素的核心驱动力。围绕数据共享、数据流通、数据交换、多方数据融合，进一步开发利用数据的生产与认知革命正在展开。
数据在为人们的生活带来便利的同时，也带来了数据隐私和安全产生的担忧，各数据主体之间、数据主体内部之间，数据流通、应用的过程中蕴含着诸多潜在风险，因此隐私数据共享和泄露间的矛盾长期存在。如何实现隐私信息全生命周期保护，达到数据可用不可见、可管可控是数据要素流通面临的挑战。
云象隐私计算数据安全平台是多方安全计算、联邦学习、隐私保护和区块链等技术的有机融合。
隐私计算数据安全平台整体架构
云象隐私计算数据安全平台由算力层、组件层、功能层和场景层组成。该平台支持丰富的密码算法库和模型算子库，并提供易用、统一的用户界面。平台基于椭圆曲线算法、全同态加密算法、秘密分享、不经意传输算法、门限密码学综合应用的安全多方计算技术。平台支撑客户联合建模/推理、联合查询/统计、隐私求交、隐私信息检索等各类技术需求。该平台支持云原生部署，易于维护和管理，极大地降低了隐私计算的使用门槛。
隐私计算数据安全平台组件层
隐私计算数据安全平台组件层由多方安全计算引擎、联邦学习引擎、特征工程引擎三大模块组成，采用基于DH和HE算法的PSI技术，提供安全聚合协议SAP，支持多种半同态、层次同态和全同态算法CKKS。平台针对业务场景繁多、安全性要求高、数据计算量大等特点，支持隐私信息进行描述、度量、评价和融合等操作，实现多系统融合的隐私信息保护。
隐私计算数据安全平台主要特点高安全性
该平台基于密码学与数学原理，提供面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，在数据不出库的情况下最大限度发挥数据要素价值。
可信网络
利用区块链技术和星际文件系统，构建可信数据，模型梯度交换网络和数据贡献度评估网络，通过云象自主研发的区块链基础设施YunChain进行链上密钥分发、信息存证、数据价值评估，注入平台经济模型，提升平台的可信安全性、可追溯性和易监管性。
多应用场景
平台在政府监管、数据交易、联合风控、联合营销、数据增值应用场景有着明显的优势，有助于打破数据孤岛，在保护隐私的前提下最大化利用数据价值。平台构建了多维度隐私计算能力评估体系，对联盟数据质量、性能指标提供有效的数据治理机制。
云象隐私计算数据安全平台融合区块链和隐私计算技术，实现数据可用不可见、可管可控，真正意义达到隐私信息全生命周期保护，解决数据孤岛、数据安全等多方合作中的数据安全信任问题，为多方主体提供互惠合作的信任平台，形成“区块链+隐私计算+”的模式，助力机构安全高效地完成联合风控、联合营销、联合数据应用等跨机构数据合作任务，驱动业务增长，加快数字经济和数字社会治理进程。