DSCP平台介绍
数据安全协同平台使用中心化和分布式相结合的混合架构，对数据的所有权和使用权进行分离， 采用多种数据安全保障能力融合。
平台可以实现隐私计算、数据共享、安全沙箱环境等多种数据使用安全手段自由组合， 也可以针对不同用户场景拆分能力， 适应实际业务需求。通过安全的方式引入多样性的数据源， 并协调和保证各参与方能够各司其职，形成数据流通生态闭环。
数据安全协同平台提供一站式数据分析运算能力，具备敏感数据自动识别、数据自动分级分类管控、 数据操作留痕审计、输出结果申报审核等功能。平台管理方不触碰数据、不运营数据，仅提供开放、 多样性的数据分析、建模环境，低代码、全程可视化操作界面， 可以让业务人员、数据分析师等不同用户减少学习成本，快速提高工作效率。
多能力集合的数据安全协同平台，搭建了统一规范、互联互通、安全可控的数据开放环境， 多方协同全程加密传输、缓存和运算，保护数据的安全和隐私，促使数据流通价值最大化， 安全合规的推动跨部分、跨机构、跨行业的数据开放与共享，真正实现了提供数据安全流通 和共享的协同生态圈。
DSCP平台特点
多角色设置，构建多方参与的协同生态机制
平台构建数据提供方、需求方、管理方、增值服务第三方、监管方等多种角色，在保障数据安全的前提下，推动数据的开放共享、开发利用与价值挖掘。在由多方参与下的数据集市生态，能够及时感知、获取并积极贡献价值数据，多种数据安全保障能力融合，从而打破数据孤岛、实现共赢。多能力集合，满足复杂需求场景的支持
平台不仅支持多方安全计算、隐私求交、匿踪查询、联邦学习、联合预测等隐私计算功能，还支持可信计算沙箱、数据安全共享，可以应对多种复杂场景，既可以查询、统计、分析、建模，还可以平衡数据使用供需关系，满足公共数据合规开放。
强大的API接口服务
平台拥有强大的接口服务能力，数据发布者可手写表达式自定义函数接口信息，并针对接口安全采用“公私钥+签名+证书”的管理方式，参与方只需传递加密的参数，隐匿查询对象关键信息。还可通过OpenAPI的方式直接自定义算法对接第三方系统。分级审批确保数据安全
平台引入分类分级概念，结合敏感数据自动发现能力，对上传数据自动标识类别和等级，对开放数据进行标准化、精细化管理，保证用户使用的数据统一标准、分类分级、安全可控，从而提升平台的数据质量。
DSCP平台优势点
低代码工作流的全程可视化
平台数据需求方根据业务需求申请操作权限，经数据提供方同意授权后任务才可执行；在任务执行过程中，可视化显示各方数据的输入输出状态，可拖拽式生成任务流程，操作简单易用，不需要编写任何脚本；任务执行完毕后，除可查看各方所需的计算结果外，还可查看操作记录和任务日志，并采用事前授权、事中监控、事后审计的机制保障业务流程全链路安全。
稳定高效的工程能力
平台支持集群分布式、并发计算、算法优化等功能，实现海量大数据的安全生产和共通，保障数据链路的高效、稳定。同时，具备任意两方、三方或多方的安全计算能力，具备支持亿级大数据处理的能力，可高性能完成千万级数据的模型训练和预测。
领先前沿的隐私计算技术
基于非对称加密、不经意传输等密码学技术的匿踪查询，使数据提供方保持对数据资源的控制权，数据请求方不再使用明文查询，查询入参增加随机密钥，确保数据请求方仅获得匹配的查询结果且不会留有查询痕迹。
客户收益点
共享医疗信息联合预测，不想泄露患者隐私
医疗数据涵盖大量个人隐私信息，在保证数据隐私的前提下，通过数据安全协同平台提高医疗数据使用效率，避免敏感信息外泄，从而构建一个安全的医疗数据应用开放的数据生态。 在确保其隐私性的同时，最大程度低发挥其自身的数据价值。
政府数据安全共享，不能透露敏感数据
政务数据融合了民生和社会运营信息，涉及多种行业和多个业务部门，因而政务数据必然涉及跨部门协同问题。通过数据安全协同平台，实现政府和第三方数据的融合，进行公共数据的密文开发共享与联合建模，使数据在各业务线之间流通，以打通跨域数据的应用价值链。
金融机构联合风控，不能泄露用户信息
银行作为传统金融机构，必然涉及到与外部数据的联合建模（如：对小微企业的贷款等）。实际上，对个人或企业进行信贷评估非常依赖外部数据源做联合建模评估，因为银行需要补全用户画像信息，才能应用于各种金融信贷服务场景。数据安全协同平台的隐私计算技术可以为银行在查询外部数据进行联合建模时提供安全保障，避免用户信息泄露。
企业联合营销，应对业务复杂场景
联合营销需要跨行业、跨机构的数据安全融合，数据安全协同平台基于隐私计算技术，以密态方式共享数据进行营销模型计算；同时，根据建模结果制定营销策略，进行个性化广告营销和定向权益推送，从而在安全合规的前提下，对用户进行精细化管理，提供个性化增值服务，并减少相关运营成本。
1000+云上客户选择安华金和云数据安全产品与服务保护其云上数据资产
