PrivPy集成了多方安全计算、联合学习、私有查询等数据安全技术，并使用了秘密共享、混淆电路、可信计算等多种计算引擎。
其高性能并行计算引擎，支持横向扩展和数据并行，以及TB级的数据处理。
另外，该平台完全兼容ARM服务器，支持细粒度并行计算。此外，该平台与ARM服务器完全兼容，支持细粒度并行计算。
在开发方面，该平台支持Python和SQL操作，兼容NumPy和Pytorch等函数库，可以支持包括大部分机器学习算法在内的计算类型和系统实现，可以大大减少用户使用密文计算的学习曲线，实现多方安全计算产品的实用性和商业可用性。
同时，PrivPy自主灵活的模块化组合模式和多种部署方式能够满足用户在使用和部署中的多样化需求。
在安全性方面，该平台具有以下特点:
完备的数学/密码学证明
安全假设清晰，易于实施和审计
数据授权管理
系统安全:SSL、CA认证等。
核心密码协议设计简单而且开放
兼容国际开源和中国商业秘密系统
兼容区块链和可信计算的存证审计功能
获得国内权威机构的安全认证
华控清交的愿景，是为国家开发建设一套具有自主知识产权的、世界领先的、数据交易流通的基础设施，推动数据大规模的互连互通与融合利用，使数据真正成为社会化的生产要素，为我国全面进入数字经济时代铺设道路。
现在，“吹”牛以产品的形式稳步落地，已经有实际应用案例。
应用案例
在很多领域，比如政务、金融、医疗、安全、能源等。，对于AI技术在行业中的实际应用，开辟数据孤岛，实现联合建模而不留下数据具有重要意义。
而从清华园中走出，华控清交的多方安全计算平台已经在这些行业中验证了能力。
比如人脸识别支付保护数据隐私。
人脸识别技术给金融行业带来了很多方便，比如刷脸支付，对大众而言已是习以为常的功能。
然而，数据所有者作为极其重要的隐私数据，无论是保护用户隐私数据还是保护数据价值，都不愿意轻易分享。同时，人脸查询用户不愿意将客户的人脸信息提供给数据库运营商。
华控清交多方安全计算平台，就能从技术层面解决人脸识别的隐私保护问题。
通过多方计算平台，查询人脸信息时，查询方只会得到匹配结果，平台和数据源都无法知道查询意图和查询结果。
也就是说，这一过程中查询方和数据库运营方互相不暴露自己的信息，也就避免了人脸特征数据库信息泄露的风险，从而使人脸数据数据拥有方能够放心地将数据分享出来共同使用。
以反欺诈为例。
所谓道高一尺魔高一丈，随着市场和信息化手段的不断发展，不法分子也在利用先进技术，以更隐蔽的行为和方法实施金融诈骗。
面对这样的挑战，如果能够安全有效地整合多个金融机构的相关数据进行人工智能分析和检测，通过提高大数据池中数据的质量和数量，可以提高反欺诈的准确性，建立更智能、更健全、更有效的风险控制体系。
不过，金融机构的用户数据往往都有巨大的市场敏感度和潜在的商业价值。正因为如此，无论是从保护客户隐私和市场安全考虑，还是从保护自身利益的角度出发，各金融机构都不会轻易地分享这些数据。
【清华姚班 清华姚班的科研能力 能孵化出一家怎样的公司】而华控青教的安全多方计算平台，可以让众多拥有私密数据的各方，在不直接提供原始数据的情况下，使用生成的密文进行有效的数据融合和计算，在保证数据隐私的前提下，完成大数据融合和人工智能操作。
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