多层架构设计
采用分层架构设计，包含基础层、平台层和应用层，兼顾底层算力承载、平台能力复用与上层业务快速接入，保证系统灵活性与可扩展性。
隐私计算数据安全平台
隐私计算数据安全平台面向政务、金融、通信、电商等多主体协作场景，围绕“数据可用不可见”的核心目标，整合安全多方计算、联邦学习、特征工程与密码学算法组件能力，构建覆盖数据管理、任务协同、模型训练与结果应用的一体化平台底座。
平台通过统一的联盟管理、本地隐私数据管理、模型管理与在线计算机制，帮助各方在不暴露原始数据的前提下完成联合统计、联合建模、隐匿查询和隐私信息检索等业务协作，兼顾数据安全、计算效率与场景扩展能力。
平台采用基础层、节点协同层、平台层与应用层的分层设计，在底层算力与可信执行环境之上，承载多方安全计算、特征工程和联邦学习三大核心引擎，支撑上层多类隐私计算应用快速落地。
采用分层架构设计，包含基础层、平台层和应用层，兼顾底层算力承载、平台能力复用与上层业务快速接入，保证系统灵活性与可扩展性。
内置多方安全计算、联邦学习、特征工程三项核心子引擎，覆盖从数据处理到联合训练再到模型评估的关键环节，形成完整隐私计算能力支撑。
全面支撑联合建模、联合查询、隐私信息检索、征信评估、客户运营等多类业务场景，帮助多方机构在合规前提下实现高质量数据协同与价值释放。
