产品&解决方案
该工具通过差分隐私算法，在公开或共享数据前添加噪声保护个人隐私，同时保持数据集的可统计性和可用性，支持安全数据发布和分析。
利用联邦学习技术，各参与方在本地数据上训练模型，仅交换模型梯度或参数更新，实现在原始数据不流动的前提下完成联合AI模型训练和优化。
该平台基于安全多方计算（MPC）技术，结合分布式系统，支持多参与方在不暴露原始数据的前提下执行复杂计算任务，如联合数据查询、统计分析，保障数据隐私和完整性。
数牍科技的旗舰产品，基于安全多方计算、联邦学习和差分隐私等技术，提供一个可在原始数据不移动的前提下支持多方协作计算的环境。平台功能包括数据加密处理、联合建模、隐私计算框架集成，以及支持机器学习算法库的部署。具体应用场景涵盖金融风控（如银行信贷评分）、医疗数据共享（如跨机构疾病研究）和政务数据融合，具有高性能计算、易扩展API和合规设计特点，帮助企业实现数据价值挖掘同时满足GDPR等数据隐私法规。
融资次数
1
员工数量
100-499人
专利数量
45
公司简介
北京数牍科技有限公司是一家数据服务提供商，致力于基于分布式技术，密码学(安全多方计算差分隐私etc.)、联邦学习等技术组合与数据工程的实践经验，创造个在原始数据不流动的前提下可以完成多方复杂运算的网络环境。
经营范围
技术开发、技术转让、技术推广、技术服务、技术咨询；计算机系统服务；基础软件服务；应用软件服务；软件开发；软件咨询；数据处理（数据处理中的银行卡中心、PUE值在1.4以上的云计算数据中心除外）；设计、制作、代理、发布广告；销售计算机、软件及辅助设备、电子产品、通讯设备。（市场主体依法自主选择经营项目，开展经营活动；依法须经批准的项目，经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动；不得从事国家和本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。）
主营业务
为企业和机构提供基于密码学和分布式技术的安全数据协作服务，实现在原始数据不流动前提下支持多方复杂运算的网络环境，解决数据隐私保护和流通痛点。
北京数牍科技有限公司
其他有限责任公司
￥2,093万
2019-08-12
宋一民
010-82885402
zhixingbangongsjhi@sudoprivacy.com
北京市海淀区成府路28号10层2-1002