我们的技术
将深入研究与实际应用相结合，打造革命性的隐私驱动型人工智能和分析技术
概述
协调人工智能即服务生态系统中的隐私、准确性和速度。
在人工智能即服务（AI-as-a-Service）领域，实现隐私、准确性和速度之间的和谐平衡至关重要，但也极具挑战性，尤其是当数据所有者和模型提供者都是受数据保密性监管要求约束的不同实体时。
传统的 FHE 技术允许对加密数据进行计算，从而有效地解决了隐私和安全问题，但却以计算速度为代价，而计算速度对实际应用至关重要。
我们的创新 PP-NN 技术突破了这些障碍，提供的解决方案不仅能严格保护客户数据的隐私和安全，还能提高处理速度。 这一进步使企业能够自信地利用人工智能和分析模型，将人工智能即服务模型的潜力转化为在各行各业进行快速、准确和私人部署的能力。
工作原理
1
解决方案
基础设施
HintSight 解决方案通过迁移学习分为两个神经网络：一个是明文开放网络，另一个是加密文本专用网络。 这可以节省计算开销，因为只有人工智能即服务模型的微调层才会加密并处理密文计算。
2
保护
加密
用户数据在发送到人工智能模型时会进行加密，以确保敏感数据在任何环境下都能得到保护。
3
计算
优化全同态加密的功能
HintSight 对 FHE 算法（如模运算和非线性激活）进行了数学优化，从而大大加快了加密数据的计算速度。
4
成果
更好的性能
所有这些因素都有助于提高效率和准确性。 我们的处理时间短，这也使我们能够在不同行业进行扩展。
使用案例
在各行各业部署 HintSight
医疗保健
患者数据对疾病预测、治疗分析和个性化护理计划至关重要。
技术
用户数据对推荐系统、个性化广告和情感分析至关重要。
金融服务
财务数据对欺诈检测、信用风险分析和投资建议至关重要。
智能城市
公民数据是生物识别、公共安全和个人部委使用案例的关键。
