1. 系统特点

1.1 数据规范化和标准化

step1. 本地数据在每一方都被加载到沙箱并由沙箱进行预处理。
step2. 使用一致的去标识化和去敏化方法对所有数据进行标准化。
step3. 输出来自沙箱的采用统一的命名格式和计量单位。

1.2 安全数据交换

  • 样本对齐、数据查询、模型聚合都在数据沙箱中实现,以便保护数据安全和隐私。
  • 常用密码学同态加密、安全密钥等算法交换、一次性填充和秘密共享可用于定制其他安全数据交换协议。

1.3 可信赖的第三方

iBond 架构中的第三方充当仲裁者,只关注计算,它永远不会存储本地数据。计算结果通过第三方程序不会泄露数据隐私,即使第三方不可信。

1.4 网络传输安全

整体网络分为三个安全域(安全级别)

  • 本地数据的私有域
  • 可交换模型或策略的交换域,
  • 仲裁员的联合域。除此之外参与者和仲裁者之间的连接采用通过非对称加密和双向授权的安全传输通道。

2. 应用场景

2.1 金融应用。

多元智能模型已经在iBond平台上设计和预设用于信用评分、行为认证等不同任务
和多方贷款,以及改变联邦方式跨特征、跨样本 MPL 以保护 MPC。

2.2 存证平台

通过区块链建立对于数据的共识存储体系,基于数据多级加密和多维权限控制技术,安全保存电子凭证,实现数字化程度更高、可靠性更强的数字凭证新联盟。

2.3 融合联邦学习

通过基于区块链的加密算法加强身份验证,去防范训练模型和参数泄露与被篡改风险。

2.4 智能信用档案系统

底层提供数据存储和分享的分布式账本平台, 以联盟链为核心设计逻辑,构建数据安全、不可篡改、明确确权、隐私保护的多个节点构成的数据分享/共享区块链网络

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