近日,国际权威研究机构Forrester发布《2024年第一季度隐私保护技术市场格局》报告,分析了隐私保护技术的使用场景和不同用例,腾讯云依托天御隐私计算解决方案被评为推荐厂商,护航金融、出行、政务等行业安全激活数据要素价值。
Forrester认为,隐私保护技术可以帮助组织实现高标准的个人数据保护,同时使它们能够从数据分析、云和人工智能项目中实现价值。这些技术被视为数据的“圣杯”,因为它们有助于确保公司能够保护个人和敏感数据,同时实现数据分析、云和人工智能项目的价值。
Forrester在报告中还基于趋势对隐私保护技术的具体使用场景做了分析,分别为多方数据共享、内部数据共享与分析、数据货币化、云迁移、生成式人工智能训练等。
腾讯云在本次分析报告中被Forrester评为“多方数据共享”领域的推荐厂商。基于多方安全计算、联邦学习等技术沉淀,腾讯云打造了数据应用全链路的天御隐私计算平台,不仅保证原始数据不出本地即可快速完成隐私计算任务,同时提供易用、灵活性高、模块化高、扩展性强的产品体验,真正实现“数据可用不可见,数据不动价值动”。
(腾讯云天御全栈式隐私保护计算能力架构)
天御隐私计算平台可兼容表格、数据库、HDFS等多种类型数据,提供联合查询、集合求交、联合统计、联合计算、联合建模等多种功能。其中,自研的隐匿查询算法可以支持十至百万级等不同安全级别混淆度的灵活配置,百级混淆度下单次查询耗时仅3ms,同时支持多租户和复合键查询。
目前,腾讯安全隐私计算平台在政务、金融、出行等行业均有成熟的落地实践。基于安全求交,腾讯云天御帮助某头部城商行在营销场景找出精准客群,流量前置筛选,降低至少20%获客成本。在风控场景中,腾讯云帮助金融机构联合风控建模,相比单方建模效果提升两位数的KS(模型区分度)。某知名4S车企通过联邦隐匿查询,实现查询ID保护不被泄露,保障了上百万销售线索的安全。
多方数据共享的好处因行业而异。未来,腾讯云将持续挖掘隐私保护技术在更多行业的落地场景,为更多企业进行可信数据共享保驾护航。
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