当今时代，数据已成为第五大生产要素，其价值释放关乎企业创新增长与社会治理效能。然而，数据协作领域长期存在着“不愿、不敢、不能”的三大困境：数据持有方因安全顾虑“不愿”共享，因合规风险“不敢”共享，因技术限制“不能”共享。

海量数据沉睡在一个个孤岛中，难以形成协同价值，这已成为数字经济发展的一大痛点。

在此背景下，可信数据空间——一种能够构建可信、可控、可监管的数据流通环境的技术基础设施与治理理念——正得到广泛倡导。可信数据空间并非单一技术，而是融合了规则、标准与技术的一整套体系，旨在为数据要素的安全可信流通提供基础性支撑。而在可信数据空间中，能够保障数据“可用不可见”的隐私计算技术，又为数据价值的安全释放提供了关键路径。

技术破局：

捷联盾隐私计算平台正式发布

2025年10月，联通（浙江）产业互联网有限公司自主研发的捷联盾隐私计算平台首个版本正式上线。这标志着我们在数据安全流通领域的技术攻关取得重大突破，为行业提供了一套完整、可靠、高效的数据隐私保护解决方案。

平台愿景与定位是：技术筑基隐私计算，开放赋能数据互联。

捷联盾隐私计算平台以安全多方计算、联邦学习、可信执行环境等隐私计算技术为核心底座，通过技术创新打破数据孤岛，在保障数据不可见的前提下，实现多方数据的协同计算与价值挖掘，为金融、医疗、政务、零售等多个行业提供安全可靠的数据协作基础设施。

捷联盾隐私计算平台设计的基于项目的多机构协作模式，为不同机构间的数据协作提供了灵活且安全的解决方案。在该模式下，各参与方可在原始数据不可见的前提下完成联合计算任务。

通过将各参与方节点统一注册至捷联盾隐私计算平台，各方得以基于互信机制实现高效的项目协同。在数据处理方面，所有计算过程均在各方本地节点独立完成，实现“数据不出域”，既保障了数据的完整性与隐私安全，又通过加密协议实现计算结果及中间信息的可控交换。节点之间采用去中心化的互联模式，构建起分布式系统架构，支持任意两节点直接通信，有效规避单点故障风险，提升系统整体稳定性与可靠性。

隐私计算平台在场景赋能中发挥着关键作用，其核心价值在于实现数据“可用不可见”，助力多方在保障数据隐私的前提下开展联合计算与协同分析。平台重点围绕联合建模与隐私求交等核心能力，为不同行业提供安全高效的数据协作解决方案。

隐私求交作为隐私计算的基础能力，能够在保护各方数据隐私的前提下，高效识别多方的共有用户或数据条目。平台支持多种高性能PSI算法，适用于多个真实业务场景。例如，品牌商与媒体平台无需交换用户明细，即可安全识别共同的目标客群，为后续精准营销奠定基础；医疗机构与研究机构也可借助该技术，在隐匿个体身份信息的前提下，确认符合研究条件的患者群体，推动医学研究合规开展。

平台提供完整的联邦学习服务，支持多个参与方在不泄露原始数据的前提下共建机器学习模型。以典型的“二分建模”场景为例，银行可结合自身信贷数据与电商平台的用户消费数据，联合训练客户信用评估模型。双方数据在加密状态下进行交换与计算，既显著提升了模型的预测精度，又确保了各参与方数据不离开本地、隐私不泄露。

价值主张：

业务、技术、合规三重收益

捷联盾隐私计算平台为多行业的业务创新提供了全新可能：金融机构可联合互联网平台完善用户画像，提升风险管理水平；医疗机构可在保护患者隐私的前提下开展多方医学研究，加速医学科研进展；零售企业可与合作伙伴共同挖掘消费趋势，优化产品布局与营销策略。

平台打破了数据壁垒，解锁了之前无法进行的数据合作模式，为业务增长注入新动力。接入平台的参与方之间，在数据合作效率提升的同时，又降低了数据安全风险。

对于数据管理人员和数据技术人员，捷联盾隐私计算平台提供开箱即用的隐私计算能力，大幅降低技术使用门槛：平台封装了复杂的密码学算法和分布式计算框架，提供简洁易用的API接口和可视化操作界面，技术团队无需深入了解底层技术细节即可快速上手。

同时，平台支持多种部署模式（中心计算模式、分布式计算模式），可灵活适配不同机构的技术架构和安全要求。提供完整的运维监控体系，保障系统稳定高效运行。

随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法规的实施，数据安全与合规要求日益严格。捷联盾隐私计算平台从技术层面帮助企业满足数据合规要求，实现“数据不出域、可用不可见”的合规流动。

平台内置合规检查机制，确保所有数据计算任务符合监管要求；提供完整的审计日志和数据确权机制，满足国内外安全标准与法规要求。

展望未来：

持续迭代，赋能更多场景