随着社会数据的几何级增长，实现数据隐私保护前提下的多方数据融合与协同，通过数据流通释放跨行业大数据价值，已成为业界关注的热点。华为云可信智能计算TICS，基于可信执行环境、安全多方计算MPC、联邦学习、区块链等技术，保障隐私数据可用不可见，推动跨行业的可信数据融合和协同。

　　华为云CTO张宇昕表示：“当前社会环境下，隐私数据即资产，通过数据流通创造价值，前提是做好数据隐私保护。华为云TICS为了保护用户隐私，一方面，在各类数据提供方的信任域内，通过构筑安全代理，实现数据的安全提供；另一发面，通过构筑可信执行环境TEE或采用安全多方计算MPC技术，实现数据的安全聚合，将数据资源范围从企业扩张到海量的社会数据，在数据隐私保护前提下实现多方数据联邦探查分析和联邦学习，通过数据流通创造更大价值。”

　

　　华为云CTO张宇昕介绍可信智能计算服务TICS

　　华为云可信智能计算服务TICS，保障多方隐私保护需求，具备可信高效、安全隐私、多域协同、灵活多态的优势，实现跨组织、跨行业的多方联盟数据融合分析，释放海量数据价值。

　　华为云可信智能计算服务TICS为用户构筑可信高效的信任环境，基于可信硬件执行环境TEE或安全多方计算MPC容器，构筑多个可信计算单元。TICS支持Intel SGX和鲲鹏Trustzone等可信运行环境，实现明文计算、密文通信，相比密文计算性能大幅提升。

　　在数据提供方信任域中，部署TICS安全代理，在TICS安全代理端支持多种隐私增强保护技术，进行隐私数据计算。TICS根据业务需求支持容器化部署和弹性扩容。

　　在数据流通过程中，华为云可信智能计算服务TICS提供数据脱敏、差分隐私、同态加密、安全多方计算、区块链审计等技术，保障数据的安全隐私。

　　支持用户自定义隐私策略，实现敏感数据的识别、脱敏、水印保护，最大程度的保障隐私数据安全；提供安全多方计算，如基于OPRF的隐私集合求交PSI技术，基于OPE保序加密或OT不经意传输实现密文大小比较；基于差分隐私的横向联邦训练的模型保护，基于同态加密、秘密共享等技术的纵向联邦特征和标签的隐私保护；支持可插件化的对接区块链存储，实现多方数据的流动轨迹、使用过程的全程可追溯、可审计。

　　华为云可信智能计算服务TICS具备云原生分布式架构，支持数据参与方多种模式接入互信联盟，实现对来自跨地域、跨组织、跨行业的多个数据提供方的数据融合分析和多方联合学习建模；支持横向联邦学习和纵向联邦学习，自研LR、Xgboost、LightGBM和神经网络等AI算法与密码学算法深度结合和协同优化，在政府、企业和金融机构跨地域、跨组织、跨行业的信贷风险评估和业务推荐场景中发挥良好应用。

　　华为云可信智能计算服务TICS支持对接多方数据源，如MRS、Spark、RDS、MySql等联合数据分析；支持对接多种深度学习框架，如MindSpore、TensorFlow、PyTorch等；提供协同优化联邦训练和同态加密算法，实现多方数据融合分析和多方联合学习建模，提升联邦训练效率5-10倍。

　　华为云可信智能计算服务TICS基于可信计算环境TEE（鲲鹏Trustzone和Intel SGX），采用安全多方计算、同态加密、联邦学习、差分隐私等隐私增强计算技术，满足政府、企业和金融机构在数据资源开发利用中的多样隐私保护需求，实现数据可用不可见，推动多方机构协同进行模型训练和数据分析等多方数据隐私计算，兼顾性能提升和隐私保护，助力政企信用联合风控与政府数据融合共治，提升政府、企业和金融机构治理效能。

　　未来，华为云可信智能计算服务TICS将持续注入更领先的技术，为行业智能升级提供无限可能。