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大数据时代,数据流通、安全等问题成为热议话题。

2018年,Facebook将超过五千万用户信息数据提供给剑桥分析咨询公司,用于定向投放广告。这一事件曝光后,剑桥分析申请破产,而Facebook股价市值蒸发367亿美元。许多用户在社交媒体上发起了“卸载Facebook”运动,引发了对数据安全问题的全球重视。企业和用户在数据流通过程中面临泄漏风险,造成损失。

然而,数据的特殊性质需要在流通中实现其自身的价值。根据IDC的预测,全球数据总量预计在2020年达到44个ZB,中国的数据量将达到8060个EB,占全球数据总量的18%。到2025年,全球大数据规模将增长至163ZB,但据统计,98%的企业数据存在数据孤岛问题,存储难以流通,导致数据价值无法充分利用。

随着数据量的迅速增长和数据的特殊性质,数据流通安全问题变得尤为重要。

除了企业和个人对数据隐私的重视外,国家在数据流通安全方面的法律法规也逐渐完善。例如,《民法典》全面阐释了隐私权和个人信息方面的问题,《中华人民共和国网络安全法》强调了基础设施和个人信息的保护,《中华人民共和国数据安全法(草案)》也明确了数据安全保护义务和具体措施。

在数据安全问题频发的大数据时代,致力于解决数据安全流通问题的企业逐渐崭露头角。这些企业成为数据流通的护航者,不断前行。

在数据安全流通愈发重要的背景下,隐私计算受到广泛关注,成为业界研究的重要课题。隐私计算的主要作用是保护数据隐私,确保数据在流通过程中具有可用而不可见的特性,避免数据泄漏,并在保护数据安全的前提下实现数据多元跨域融合。隐私计算的研究包括可信执行环境、安全多方计算和联邦学习等技术方向。这些技术已经取得实质性突破,并逐步达到工程化应用水平。

冲量在线借助区块链、大数据、隐私计算、云原生和人工智能等技术,构建了一个可信、安全、隐私、公平和高效的“数据互链网”。他们解决了现有系统信息不畅通、可信度低的问题,保护了数据在运算过程中的隐私,避免数据泄漏,并为金融、政务、电信、互联网、医疗等行业的精细化运营提供了支持。

冲量在线的数据互联解决方案“冲量数据互联平台”保证企业数据在流通过程中原始数据不离开本地,与多个外部机构安全便捷地进行数据流通与生态协作,满足政府数据法规要求,解决原始数据泄漏问题,并通过人工智能算法挖掘多方数据的价值。

在不同领域中,冲量在线的解决方案得到广泛应用。例如,在营销场景中,通过建立联合风控建模和联合营销建模来保障数据计算的安全、追溯和结果可测量。在供应链金融领域,他们实现了仓储物联网终端的监测与追溯,保障仓单动产融资各参与方的权益。此外,他们还服务于政务大数据平台、数据中心,加速政务数据的融合

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