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    睿治

    智能数据治理平台

    睿治作为国内功能最全的数据治理产品之一，入选IDC企业数据治理实施部署指南。同时，在IDC发布的《中国数据治理市场份额》报告中，陆续在四年蝉联数据治理解决方案市场份额领先。

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    睿治 智能数据治理平台

    IDC蝉联数据治理解决方案市场领先

    可信数据空间架构、技术与落地路径

    时间：2026-06-02来源：CDO研习社浏览数：4次

    可信数据空间整体架构一般包含五层两体系总体技术架构设计，分层承载数据汇聚接入、治理管控、安全流通、可信管控、业务应用全流程能力，配套两大保障体系支撑长效合规运营与持续运维管理。

    可信数据空间并非单一产品，而是一套完整的工程架构，分为五层能力与两套保障体系：

    架构层级

    核心功能

    业务应用层

    承载政务、金融、工业等具体场景的应用

    可信管控层

    （核心） 负责身份认证、授权、审计、计费结算

    安全流通层

    实现隐私计算、数据沙箱、密态计算等安全技术

    治理管控层

    数据目录、资产登记、分类分级、质量管控

    汇聚接入层

    多源异构数据的采集、注册与接入

    两大保障体系：

    标准规范与合规运营体系：确保符合监管要求，解决“能不能用”的问题。

    安全运维与持续运营体系：保障系统稳定运行与价值变现。

    三种核心技术的落地逻辑：

    1. 隐私保护计算（重点：PSI）

    技术原理：隐私集合求交（PSI）。双方在不暴露各自完整数据集的前提下，找出共同的数据交集（如共同用户）。

    应用场景：联合建模前的样本对齐；跨组织黑/白名单安全比对。

    价值：仅输出匹配结果，不泄露非交集的身份信息。

    2. 密态计算

    技术原理：直接对密文进行计算（如统计、风控评分），结果解密后与明文计算一致。

    优势：数据在传输、存储、计算全流程保持密文，杜绝平台运维人员接触明文的可能。

    3. 可信执行环境（TEE）

    技术原理：利用硬件级安全隔离技术构建“安全飞地”。

    优势：原始数据仅在隔离环境中处理，外部无法触碰，适合高性能计算场景。

    顺利获得一张表格详细拆解了数据从“接入”到“审计”的12个阶段，以及各阶段对应的安全技术：

    关键阶段

    安全技术

    管控目标

    数据登记/确权

    区块链、国产密码

    资产存证、确权留痕

    数据申请/审批

    智能合约、策略引擎

    定义用途、期限、范围；审批留痕

    数据加工/融合

    联邦学习、分布式查询

    原始数据不出域，结果安全汇聚

    结果输出

    差分隐私、匿名化

    防止顺利获得结果反推原始敏感数据

    交付使用

    数据水印、使用控制

    控制二次传播，溯源泄密责任

    计量结算

    区块链、智能合约

    自动计费、权益分配

    场景一：政务数据授权运营

    参与方：市场监管局/社保局（供给方） → 可信空间（运营方） → 银行/征信（使用方） → 小微企业（受益方）。

    路径：顺利获得数据沙箱或联邦计算，在授权范围内利用政务数据辅助信贷风控，实现“数据不出域、可用不可见”。

    场景二：金融数据协同加工

    痛点：多家银行数据孤岛，无法联合建模。

    方案：利用多方安全计算（MPC） 或联邦学习，在保护各自客户隐私的前提下，共同训练风控模型。

    （部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
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