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<!DOCTYPE html>
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<title>Delta - 开箱即用的区块链隐私计算框架</title>
<meta name="description"
content="快速搭建隐私计算网络，实现用户数据的可用不可见，无需获取原始数据，也可使用全网的数据进行统计计算以及机器学习。平台可用于金融、医疗、政府、知识产权等领域，实现联合风控、联合科研、政府数据开放等需求，提升数据的价值。">
<meta name="keywords" content="Delta,隐私计算,Python,区块链,联邦学习,安全多方计算,差分隐私,可信计算,零知识证明">
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<span class="header_tab bold title_color clickable" onclick="scrollInto('blog')">专栏文章
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<p class="banner_big_title normal title_color">开箱即用的</p>
<p class="banner_big_title normal title_color">区块链隐私计算框架</p>
<p class="banner_small_title normal title_color">保护数据隐私，释放数据潜力</p>
<button id="demo_button" class="arrow_button clickable"
onclick="window.open('https://board.deltampc.com/')">Delta在线 →</button>
<div id="link_buttons">
<a class="link_button clickable" href="https://github.com/delta-mpc" target="_blank">
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<div class="link_text">Github</div>
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<div class="link_text">开发文档</div>
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<div class="link_text">技术专栏</div>
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<div id="description" class="section">
<p id="des_title" class="section_title">
Delta区块链隐私计算框架
</p>
<div id="des_main">
<div id="des_content">
<p class="des_text thin detail_color">
Delta可以联合分散在各处的数据，进行统计计算以及机器学习，数据全程不会离开本地，实现了数据的可用不可见，可应用于金融、医疗、政府、知识产权等领域，实现联合风控、联合科研、政企数据连接等需求，充分发挥数据的价值。
</p>
<p class="des_text thin detail_color">
Delta通过封装整合联邦学习、安全多方计算、差分隐私等最新的隐私计算技术，降低了开发门槛，使用者无需了解隐私计算技术，也可快速实现计算需求。
用户可以快速地部署Delta节点，搭建隐私计算网络，联合多方数据，完成隐私计算。</p>
<p class="des_text thin detail_color">
Delta保证了计算结果的可信性，在用户无法获取原始数据的前提下，通过集成的区块链和零知识证明技术验证计算结果的正确性。</p>
</div>
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<p id="framework_title" class="section_title">架构图</p>
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<div id="features" class="section">
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<div class="feature_tab_main">
<p class="feature_tab_text1 normal detail_color">无需了解底层原理，直接使用Python开发</p>
<p class="feature_tab_text2 thin detail_color">
数据使用者无需了解隐私计算算法，只需编写传统的统计算法、机器学习算法，平台会自动将其转换为联邦统计、横向联邦学习或纵向联邦学习，在多节点上完成隐私计算。</p>
<p class="feature_tab_text2 thin detail_color">
采用在数据/人工智能领域广泛使用的Python语言进行任务编写，开发者可以实现复杂的算法，灵活性高；迁移成本低，已有的代码经过简单改造，就可以直接使用。系统自动对计算任务代码进行合规性检查，以保障数据隐私安全。
</p>
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</div>
<div class="feature_tab_main">
<p class="feature_tab_text1 normal detail_color">通过区块链保证计算结果可信</p>
<p class="feature_tab_text2 thin detail_color">
通过区块链和零知识证明保证计算结果可信性。数据使用者在无法看到原始数据的情况下，可以相信计算任务得到了正确的执行，并且采用的数据不是伪造的。
</p>
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</div>
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<div class="feature_tab">
<div class="feature_tab_icon">
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</div>
<div class="feature_tab_main">
<p class="feature_tab_text1 normal detail_color">全套图形化调试工具，简化开发流程</p>
<p class="feature_tab_text2 thin detail_color">提供日志系统、调试工具、图形化结果面板等一系列配套的开发组件，简化开发流程，提高效率，给开发者提供良好的开发体验。
</p>
<div class="feature_tab_img">
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<div class="feature_tab_main">
<p class="feature_tab_text1 normal detail_color">Docker一键部署，和Kubernetes无缝集成</p>
<p class="feature_tab_text2 thin detail_color">
Docker化部署，支持多种操作系统，部署方便，可根据用户业务需求，进行私有化部署。
</p>
<div class="feature_tab_img">
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</div>
</div>
</div>
</div>
<div id="scene" class="section">
<p id="scene_title" class="section_title">应用场景</p>
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<div class="scene_tab">
<div class="scene_tab_img">
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</div>
<p class="scene_tab_text1 normal detail_color">政企数据连接</p>
<p class="scene_tab_text2 thin detail_color">
各个企业的财务报表、运营数据，都属于隐私数据，无法公开。但是政府需要获取各家企业的真实数据，才能了解辖区内的企业、行业整体情况，并制定相应的政策。通过搭建隐私计算平台，政府可直接在隐私计算平台上统计平台中各家企业的数据，使企业无需再公开提交自己的隐私数据，既保护了企业的隐私数据，政府也得到了制定政策所需的统计数据。
</p>
</div>
<div class="scene_tab">
<div class="scene_tab_img">
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</div>
<p class="scene_tab_text1 normal detail_color">智能医疗建模</p>
<p class="scene_tab_text2 thin detail_color">
现在，越来越多的机构开始尝试使用人工智能技术，构建智能医疗模型，进行辅助诊断。构建医疗模型，需要使用大量的医疗数据，一家医疗机构的数据明显不足，然而各家医疗机构的病人信息、医疗记录，都属于隐私数据，无法共享。通过隐私计算平台，可以联合多家医疗机构的医疗数据，使用横向或者纵向联邦学习方式训练医疗模型，保障各个机构医疗数据的隐私，同时提升医疗模型的效果。
</p>
</div>
</div>
</div>
<div id="blog" class="section">
<p id="blog_title" class="section_title">专栏文章</p>
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<p class="blog_article_title bold detail_color">安全多方计算详解：MPC技术路线及MASCOT协议（一）</p>
<p class="blog_detail thin detail_color">
<span>2021年6月11日</span>
</p>
</div>
</div>
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<p class="blog_article_title bold detail_color">隐私计算关键技术：隐私集合求交（PSI）原理介绍</p>
<p class="blog_detail thin detail_color">
<span>2021年4月24日</span>
</p>
</div>
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<p class="blog_article_title bold detail_color">隐私计算实例：详解一个纵向联邦学习的场景和技术实现</p>
<p class="blog_detail thin detail_color">
<span>2021年4月12日</span>
</p>
</div>
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<p class="blog_article_title bold detail_color">万字长文详解零知识证明协议——以zk-STARKs为例</p>
<p class="blog_detail thin detail_color">
<span>2021年4月10日</span>
</p>
</div>
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<p class="blog_article_title bold detail_color">隐私计算+区块链：一次具体场景下的详细应用</p>
<p class="blog_detail thin detail_color">
<span>2020年8月28日</span>
</p>
</div>
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<p class="blog_article_title bold detail_color">基于零知识证明的数字资产私密发布和授权协议</p>
<p class="blog_detail thin detail_color">
<span>2019年11月7日</span>
</p>
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<button id="blog_button" class="arrow_button clickable"
onclick="window.open('https://www.zhihu.com/column/blocktech')">查看更多 →</button>
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<div id="contact" class="section">
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<p id="contact_title" class="section_title">欢迎联系</p>
<p class="foot_text bold footer_color">© 2021 Delta. All Rights Reserved.</p>
<a class="foot_text bold footer_color" href="https://beian.miit.gov.cn"
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