【首批】摩斯通过金融业隐私计算平台互联互通测评

蚂蚁摩斯隐私计算论坛 2025-04-08 10:57:29

近日,摩斯隐私计算产品成功通过由北京金融科技产业联盟组织的“隐私计算平台互联互通测评认证”,成为首批通过该标准检测的厂商

此次互联互通平台底座检测体系涵盖管理层、控制层、传输层、安全性和金融数据保护等5个维度共38个检测项,多方位、多角度全面测评平台的功能稳定性和数据保护能力。经测评,蚂蚁数科摩斯安全计算平台在功能性、稳定性和安全性等方面均通过检测。

 

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行业痛点

隐私计算作为数据安全流通的关键技术之一,在金融、政务、医疗等场景的商业应用越来越广泛。但由于大部分商业化隐私计算平台处于闭源状态,系统架构和功能实现差异较大,导致出现隐私计算跨平台合作壁垒,产生“隐私计算孤岛”,不利于数据安全流通实现业务价值,限制了数据应用及业务价值的拓展和放大。隐私计算平台的互联互通有利于打破隐私计算孤岛,助力数据要素更高效合规地流动,加快推动数据流通产业的高质量发展。

 

解决方案

针对当前行业痛点,摩斯积极参与金融业隐私计算互联互通标准制定讨论及课题共创实践。致力于为合作伙伴提供易上手易拓展易维护的隐私计算产品能力,共建一个和谐共赢的隐私计算互联互通生态系统。

摩斯基于金融业隐私计算互联互通标准,实现摩斯隐私计算平台产品互联互通能力,可支持和符合该标准的第三方隐私计算产品完成互联互通任务 。互联互通方案的设计特点为:"东西向接口参考金科联盟互联互通标准实现;南北向接口双方各自实现且不影响互联互通”。除此之外,该产品的产品架构灵活高效,既支持机构之间使用相同隐私计算平台的“经典隐私计算”合作模式,又支持跨机构使用不同隐私计算平台的“标准互联互通”合作模式。  

 

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产品架构图

 

摩斯积极参与金融业隐私计算互联互通标准制定讨论及课题共创实践。

也将致力于未来为合作伙伴提供易上手易拓展易维护的隐私计算产品能力,共建一个和谐共赢的隐私计算互联互通生态系统!

 

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YOLOv11人物目标检测数据集 目标类别:['Persona'] 中文类别:['人物'] 训练集:1683 张 验证集:182 张 测试集:0 张 总计:1865 张 该数据集提供了data.yaml文件,内容如下: train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 1 names: ['Persona'] YOLOv11城市街头与室内场景人物目标检测数据集 该数据集涵盖了城市街头、商业街区、办公场所及室内生活等多种场景中的人物目标检测,具有广泛的应用价值。通过多样的场景设置和丰富的拍摄角度,能够有效提升模型在复杂环境下的目标识别能力,为智慧城市、安防监控及人机交互等领域提供高质量的训练数据支持。 从数据分布来看,该数据集包含1683张训练集图像、182张验证集图像以及0张测试集图像,整体比例分配合理。训练集与验证集的比例约为9.25:1,能够充分满足模型训练与性能评估的需求,确保模型在不同场景下的泛化能力得到充分验证。 该数据集的标注工作严谨规范,所有图像均经过人工精确标注,每个目标都配有清晰的边界框和统一的标签“Persona”。标注过程遵循严格的标准,确保了数据的高质量和一致性,为后续的模型训练和性能优化提供了可靠的基础。 基于其多样化的场景覆盖和高质量的标注数据,该数据集可广泛应用于智慧城市管理、公共场所安防监控、智能零售分析以及家庭安防等多个领域。特别是在需要精准识别复杂环境中人物的目标检测任务中,该数据集能够显著提升模型的准确性和鲁棒性。

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