华控清交隐私保护计算产品功能和核心有四：
一、产品矩阵与技术架构
1. 青椒算台（隐私保护计算平台）
| 层级 | 核心能力 | 技术亮点 |
|---|---|---|
| 业务层 | - 行业标准化场景方案（金融/运营商/能源） - 数据交易流通撮合 - 监管合规平台（授权运营/数据监管） | 已沉淀200+行业场景模板，支持快速部署 |
| 数据层 | - 数据资产全生命周期管理 - 分级授权与安全监测 - 使用计量与审计追踪 | 支持国标DCMM数据分级，符合等保2.0三级要求 |
| 计算底层 | - 600+自研密文算子 - 多方安全计算（MPC） - 联邦学习（FL） - TEE加速 | 单任务支持100+参与方，联合建模效率提升30倍 |
2. 密码算法协议库
| 算法库 | 覆盖范围 | 应用场景 |
|---|---|---|
| pnumpy | 移植NumPy科学计算（矩阵运算/统计/金融计算） | 密文状态下的数据统计分析 |
| psql | SQL常用运算（聚合/分组/排序） | 隐私保护数据库查询 |
| ptorch | 移植PyTorch神经网络算子（卷积/池化/归一化） | 联邦学习中的加密模型推理 |
| pai | 机器学习算法（XGBoost/PCA/决策树） | 联合风控模型训练 |
| 联邦建模算法库 | 横向/纵向联邦学习（线性回归/逻辑回归/XGBoost） | 医疗联合科研/跨机构反欺诈模型 |
3. 青椒TEE（可信执行环境）
| 特性 | 实现方式 | 对比优势 |
|---|---|---|
| 通用性 | 容器化封装现有模型，零改造迁移 | 传统TEE需代码重构，青椒TEE降低90%适配成本 |
| 性能 | 通信开销降低至密码学方案的1/100，计算延迟<5ms | 适合高实时场景（如实时信贷审批） |
| 信创适配 | 支持海光/鲲鹏CPU+昇腾GPU，适配麒麟OS | 满足党政军国产化替代要求 |
4. TsingJ X1 同态加密加速卡
| 指标 | 性能表现 | 行业价值 |
|---|---|---|
| 计算性能 | Paillier加密速度=1000 CPU核，功耗仅150W | 金融级加密计算能效比提升100倍 |
| 架构创新 | 众核多芯DSA架构，HotChips 2023发表 | 突破同态加密性能瓶颈 |
| 部署灵活性 | 支持PCIe卡/服务器集群部署，兼容x86/ARM架构 | 快速集成至现有数据中心 |
二、核心竞争优势
1. 全栈自主可控
密码学层：自研基础算子通过中国密码学会认证
硬件层：同态加密加速卡完全国产化（从IP核到指令集）
生态层：深度适配信创体系（CPU/OS/数据库）
2. 性能突破
| 场景 | 传统方案 | 华控清交方案 | 提升倍数 |
|---|---|---|---|
| 联邦建模 | 10小时/千万样本 | 20分钟/千万样本 | 30x |
| 同态加密查询 | 1200ms/次 | 8ms/次（X1加速卡） | 150x |
| TEE推理 | 50ms/次 | 3ms/次 | 16x |
3. 行业覆盖深度
金融：跨机构反洗钱（已落地国有大行，AUROC达0.92）
医疗：多医院联合科研（支持基因数据加密分析）
政务：普惠金融数据融合（通过TEE实现社保-银行数据安全对接）
三、与竞品对比
| 维度 | 华控清交 | 行业平均水平 |
|---|---|---|
| 技术完备性 | MPC+FL+TEE+同态加密全栈覆盖 | 通常专注单一技术路线（如纯联邦学习） |
| 计算性能 | 硬件加速+算法优化，性能领先1-2个量级 | 依赖通用CPU，性能受限 |
| 国产化程度 | 从芯片到软件全自主 | 部分依赖国外密码库（如OpenFHE） |
| 场景适配 | 200+预置行业模板 | 需定制开发，周期长 |
川公网安备51015602000223号
