瑞莱智慧RealSecure隐私保护计算平台
一、产品定位
RealSecure是面向跨机构数据协作的隐私计算平台，通过多方安全计算（MPC）、联邦学习（FL）、匿踪查询等技术，实现"数据可用不可见"，满足金融、医疗、政务等领域在数据融合中的隐私保护需求。
二、核心技术能力
1. 多方安全计算（MPC）
应用场景：联合统计、隐私求交（PSI）、安全SQL查询
技术实现：秘密分享、同态加密、混淆电路
案例：银行间联合反欺诈（黑名单共享不泄露具体用户）
2. 联邦学习（FL）
横向联邦：样本特征对齐（如不同地区医院联合训练疾病预测模型）
纵向联邦：特征互补（如银行+电商联合信用评分）
特色：支持模型在线推理，保护查询数据隐私
3. 匿踪查询（PIR）
技术亮点：
查询方隐藏关键词（如药企查询特定基因序列，不暴露查询意图）
数据方无法追踪查询记录，防止数据二次贩卖
4. 隐私保护存储
去标识化处理：数据切片加密存储，满足GDPR"被遗忘权"要求
兼容性：支持对接HDFS、MySQL等存储系统
三、差异化优势
| 维度 | 技术实现 | 用户价值 |
|---|---|---|
| 安全可验证 | 提供协议安全性证明与实现白皮书 | 通过金融级安全审计 |
| 高性能 | 自研MPC编译器优化计算路径，性能提升100倍 | 联合建模耗时从"天级"降至"小时级" |
| 互联互通 | 兼容FATE、TensorFlow Privacy等框架 | 避免重复开发，快速对接现有系统 |
| 国产化适配 | 支持SM2/SM4国密算法与鲲鹏/飞腾芯片 | 满足信创要求 |
四、典型应用场景
金融风控：
银行+运营商联合反欺诈（PSI匹配高风险用户）
医疗科研：
跨医院联合训练肿瘤预测模型（FL）
政务数据开放：
社保与税务数据安全匹配（MPC）
精准营销：
电商平台匿踪查询用户画像（PIR）
五、竞品对比
| 能力 | RealSecure | 通用隐私计算平台 |
|---|---|---|
| 性能优化 | ★★★★★（编译级加速） | ★★★（依赖通用算法） |
| 场景覆盖 | ★★★★★（MPC+FL+PIR全栈） | ★★★（侧重单一技术） |
| 合规认证 | ★★★★★（等保/金融认证） | ★★☆（基础合规） |
RealSecure以"可验证安全+工业级性能"为核心，适用于对数据隐私与计算效率要求并重的场景，尤其适合需满足跨行业数据合规流通的机构。
