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随着数据安全和隐私保护需求的日益增长，可信隐私计算技术成为推动数字化转型的关键。近日，中国信通院召开了第六批“可信隐私计算评测”评审会，冲量数据互联平台首批通过了隐私计算金融场景专项评测，标志着其在技术成熟度和场景应用能力上迈出了重要一步。
技术融合：可信隐私计算的核心竞争力
冲量数据互联平台结合了多种前沿技术，包括可信执行环境（TEE）、联邦学习（FL）、多方安全计算（MPC）以及区块链等，形成了全方位的数据安全与隐私保护解决方案。这些技术的融合不仅提升了平台的安全性，还显著优化了性能，使其在复杂金融场景中展现出强大的应用潜力。
- 可信执行环境（TEE）：通过硬件级别的隔离，确保数据在处理过程中的安全性。
- 联邦学习（FL）：在保护数据隐私的前提下，实现多方数据的协同建模。
- 多方安全计算（MPC）：在不泄露原始数据的情况下，完成多方数据的联合计算。
- 区块链：为数据流转提供不可篡改的审计追踪，增强透明度和信任度。
金融场景专项评测：技术成熟度的验证
此次评测覆盖了30余项隐私计算基础能力测试和20余项金融场景测试，全面检验了平台在金融领域的适用性和可靠性。评测内容包括数据加密、模型训练、联合计算等多个维度，确保平台在实际应用中能够满足金融行业的高标准要求。
评测结果显示，冲量数据互联平台在以下方面表现出色：
– 数据安全性：通过全链路隐私保护机制，实现私域知识隔离训练和动态权限管控。
– 性能优化：采用分布式算力调度与多模型协同技术，显著提升千亿级参数模型的推理效率。
– 工程效率：提供“开箱即用”的AI工程流水线，缩短大模型开发部署周期。
国产化适配：推动技术普惠化
冲量在线作为技术厂商，其核心产品已适配多种国产芯片和操作系统，并推出了面向不同场景的国产化行业解决方案。这不仅降低了技术应用的门槛，还推动了可信隐私计算技术的普惠化发展。
- 国产芯片适配：支持龙芯、飞腾等国产芯片，提升平台的兼容性和安全性。
- 操作系统适配：适配麒麟、UOS等国产操作系统，确保在国产化环境中的稳定运行。
- 行业解决方案：针对金融、医疗、政务等不同场景，提供定制化的隐私计算解决方案。
未来展望：从技术突破到价值创造
随着大模型技术的不断演进，智能体（Agent）加持的智能终端成为业界热点。然而，智能终端的安全防护仍面临诸多挑战。中国信通院与北京邮电大学合作推出的中文Agent安全评测解决方案，为智能终端的安全防护提供了专业技术支撑。
未来，可信隐私计算技术将在更多场景中实现深度融合，推动企业智能化转型，助力业务增长。冲量数据互联平台的成功评测，不仅为行业树立了标杆，也为技术普惠化和场景化应用奠定了坚实基础。
通过持续的技术创新和场景化应用，可信隐私计算技术将为中国数字经济的高质量发展注入强劲动力。
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