差分隐私
差分隐私
差分隐私（Differential Privacy, DP）是差分隐私是一种加噪算法，在保留数据一定的可用性，又能保证攻击者无法推断出某 个用户的信息。差分隐私在不知道数据库本身内容的情况下，注入“噪声”。从而数据集进行模糊化处理，但不影响统计结果。可在数据库查询时，减少个人数据被识别的几率。可信智能计算服务TICS基于差分隐私、加法同态、秘密共享等技术进行隐私能力的构建，帮助您满足数据计算过程中的隐私保护要求。
应用场景和客户价值
在安全多方计算场景下，您可以使用TICS服务，其基于差分隐私、加法同态、秘密共享等技术实现对训练模型的隐私保护。
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可搜索加密
可搜索加密
可搜索加密技术可实现对加密状态下的个人数据进行搜索，如客户的邮箱、电话号码、身份证号等加密存储的个人数据，可以在不明文显示的情况下进行搜索处理，降低个人数据泄露风险。面向云服务的GaussDB(openGauss)数据库实现了全加密状态下的等值查询，后续会继续实现全加密状态下的范围查询和模糊查询功能，可以有效的防止查询状态下数据泄露的风险。
应用场景和客户价值
借助云数据库 GaussDB(for openGauss)服务，您可以实现全密态状态下对数据进行搜索查询，极大降低了数据泄露的风险，并最大程度满足隐私保护方面的合规。
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