技术架构一句话描述
技术优势、应用场景、解决痛点
密态训练数据全生命周期管理系统
贯穿数据从收集、处理、存储到使用的整个生命周期，确保训练数据在任何环节都不会被未经授权的第三方获取或篡改。
多方隐私保护的大模型微调平台
特别设计用于支持多方参与的模型微调过程，实现在不泄露原始数据的情况下，对模型进行高效的优化和调整，保护参与方的数据隐私和模型安全。
基于混合机密算力的大模型推理平台
结合了传统计算资源和加密计算资源，为模型的推理过程提供强大的算力支持。通过硬件级别的加密保护和软件层面的安全机制，确保在模型推理过程中数据隐私保护。
AI大模型数据资产保护
应用场景：多元化产业集团构建私有大模型
方案由三大核心部分组成：密态训练数据全生命周期管理系统、多方隐私保护的大模型微调平台，以及基于混合机密算力的大模型推理平台。这些组件共同协作，旨在预防模型在训练、微调、推理各阶段中可能发生的数据泄露或模型盗取，确保训练数据、模型资产以及用户输入的安全性。
隐御的AI大模型数据资产保护方案为用户提供了全面、高效、安全的数据和模型保护服务，帮助用户在享受AI技术带来便利的同时，也能确保数据资产的安全性和隐私性。
私有数据安全流通
应用场景：数字银行构建高效的数据洁净室
核心在于一个创新的私有数据可信计算平台。该平台兼容Spark、Flink、Hive、Hbase等业界广泛使用的开源框架，确保了数据层能够无缝接入，实现流畅的数据流通。采用区块链技术进行数据资产管理，并通过数据计算全流程的可视化操作，极大地提升了数据安全性，使得数据在流通中的每一个环节都能得到严格的监控和保护。
引入了元数据交易机制，结合用户自定义函数（UDF）的自动化隐私分析功能，为系统提供了全方位的数据隐私保护，确保数据在流通过程中不会泄露。
700+
服务客户数量
300W+
累计处理安全事件
2000+
累计应急响应服务
100+
运营专家规模
