蚂蚁链摩斯（MORSE）隐私计算平台
一、产品定位
摩斯（MORSE）是蚂蚁集团推出的企业级隐私计算平台，基于多方安全计算（MPC）、联邦学习（FL）、可信执行环境（TEE）等技术，实现 “数据可用不可见”，解决跨机构数据协作中的隐私与安全问题，覆盖金融、医疗、政务等高敏感数据场景。
二、核心技术能力
1. 隐私计算引擎
多方安全计算（MPC）：支持联合统计、隐私求交（PSI）、联合建模
联邦学习（FL）：横向/纵向联邦学习，保护各方原始数据
可信执行环境（TEE）：基于Intel SGX/ARM TrustZone的机密计算
2. 数据协作场景支持
联合风控：银行间黑名单共享（不暴露具体用户）
医疗科研：跨医院基因数据分析（无需集中数据）
政务互通：社保与税务数据安全匹配
3. 安全与合规保障
全链路加密：数据输入、传输、计算、输出全程加密
审计溯源：操作留痕，满足GDPR、等保2.0要求
国密算法：支持SM2/SM3/SM4
三、产品优势
| 优势维度 | 技术实现 | 用户价值 |
|---|---|---|
| 高性能 | 自研MPC加速算法，计算效率提升100倍+ | 金融级实时响应（如秒级隐私求交） |
| 全栈可信 | 蚂蚁链BaaS底层支持，数据哈希上链存证 | 防篡改、可追溯 |
| 生态兼容 | 支持与FATE、TensorFlow等联邦学习框架对接 | 避免重复开发 |
| 场景化方案 | 预置金融、医疗、政务等行业模板 | 开箱即用，降低技术门槛 |
四、典型应用案例
金融联合风控
多家银行通过摩斯平台共享欺诈用户特征（不泄露具体数据），提升反欺诈准确率30%+。
医疗数据研究
医院A与药企B联合分析药物疗效，无需共享患者原始病历。
政务数据开放
地方政府安全融合户籍、社保、税务数据，精准发放补贴。
五、竞品对比
| 能力 | 摩斯隐私计算 | 传统数据共享方案 |
|---|---|---|
| 隐私保护 | ★★★★★（数据不可见） | ★★☆（需明文传输） |
| 计算效率 | ★★★★★（硬件加速） | ★★★（纯软件性能低） |
| 合规性 | ★★★★★（自动生成审计报告） | ★★☆（人工举证困难） |
摩斯平台以 “技术+场景+生态” 三位一体，推动数据要素安全流通，尤其适合需兼顾 数据价值挖掘与合规性 的机构。
