通过数据隐私保护框架赋能企业,建立信任根基,促进行业协作。
引领数据隐私和安全的技术创新。
数据对于任何企业和组织都是极其重要的资产之一。在数字经济时代,数据的收集与共享可以为企业带来巨大的商业机会。
对于任何业务场景而言,要想最大程度地发掘数据价值并确保数据安全,安全可靠的数据存储及管理方案至关重要。
企业间高效的数据协作可以加速推动行业进步,是数字时代实现可持续发展的关键因素。
业界首个端到端的解决方案,融合了联邦学习与联盟链技术,采用分布式架构,依托多接入边缘计算(MEC)平台实现移动网络边缘部署。高度集成的解决方案能够确保数据真实性、隐私及安全保护,并满足合规要求。这一开创性的技术框架通过共享算法模型推动行业协作,同时有效避免数据转移及数据源泄露。
区块链赋能的边缘智能是当下人工智能应用与物联网系统结合的先进技术方向。物联网设备携带大量用户敏感信息,数据安全面临的挑战与日俱增。基于区块链技术的多接入边缘计算(MEC)是物联网设备启用人工智能(例如机器学习),实现设备数据本地化训练的关键解决方案。其中包括在网络边缘实现设备认证、安全通信、数据隐私保护及数据完整性确认。区块链及MEC技术具有充分的互补性。MEC能够为区块链提供强大的可扩展性及运行效益,而区块链则为MEC带来不可或缺的数据安全及隐私保护。这一开创性的解决方案能够为人工智能的边缘应用提供从数据安全共享到资源合理分配的全方位保障。
基于区块链的开发平台,通过安全、透明、不可篡改的可信数据库,实现企业间的数据共享与业务协作。 探索更多
联邦学习通过以下手段解决数据隐私问题:
传递算法模型而非数据,保障数据隐私。
与区块链技术结合确保数据/模型真实有效并且可追溯。
先进的技术框架,加速行业协作,无需担心数据隐私泄露。
多接入边缘计算解决了:
通过5G服务满足各类应用的超低时延要求。
高度分布式的边缘云架构,为区块链及联邦学习提供实时数据处理能力。
在移动网络边缘支持多种物联网应用场景。
区块链技术通过以下方式建立信任,解决安全问题:
通过密码学手段将信任作为规则嵌入多方交易活动中。
交易记录不可篡改并能有效避免单点故障。
通过建立在共识算法基础上的智能合约实现业务逻辑的自动化自行。
探索并发现联邦学习+区块链如何解决医疗数据合作中的数据隐私保护问题。
探索并发现联邦学习+区块链如何助力药物研发。
探索并发现区块链技术如何积极影响价值链的各个环节,带来可追溯性、透明度以及效率的提升。
探索并发现区块链技术如何辅助数字孪生,提升产品运营效率。
探索并发现基于区块链技术的智能合约如何实现流程自动化,进而改变该领域的游戏规则。