加微信时烦告知尊姓大名 ## 作用 ➢都以为自己在做正常的事情， 系统却出问题了 ➢ 强制封装保护信息完整性 条件语句？泛化？不重要了 对象  状态保护 逻辑内移 ## 作用 专家原则、可视原则 减少get/set Open 接口变简单

Gitee $$ $$ 文档 $$ • WeIdentity 基于区块链的实体身份标识及可信数据交换解决方案: [GitHub] [Gitee] [文档] • WeDPR 即时可用，场景式隐私保护高效解决方案套件和服务： $$ GitHub $$ $$ Gitee $$ $$ 文档 $$ • WeCross 区块链跨链协作平台: [GitHub] [Gitee] [文档] • Truora 、删除和更新用户表的权限。 · 支持国密算法：支持国密加密、签名算法和国密通信协议。 • 落盘加密方案：支持加密节点落盘数据，保障链上数据的机密性。 • 密钥管理方案：在落盘加密方案的基础上，采用KeyManager服务管理节点密钥，安全性更强。 - 同态加密、群环签名：链上提供了同态加密、群环签名接口，用于满足更多的业务需求。 ### 1.6 可运维性 联盟链系统中，区块链的运维至关重要，FISCO 。 • 跨链协作方案WeCross：支持跨链事务交易，满足跨链交易的原子性，对跨链进行治理，可支持多方协作管理，避免单点风险。 - 场景式隐私保护解决方案WeDPR：针对隐匿支付、匿名投票、匿名竞拍和选择性披露等应用方案，提供即时可用场景式隐私保护高效解决方案，助力各行业合法合规地探索数据相关业务。 - 区块链数据治理组件解决方案：稳定、高效、安全的区块链数据治理组件解决方案，分别从底层数据

- 命令行工具 - XuperDB - 背景和目标 - 特点和优势 - 架构设计 - 功能介绍 - 如何使用 - Crypto - 数据隐私保护 - 机器学习算法 - 纵向联邦学习 团队 - 我们的团队 参与开发 - 参与开发&测试 参考文献 - 参考文献 ## 系统介绍 PaddleDTX - 敏感数据常用来做某些特定的分析和计算，在使用时不能泄露原始数据，支持数据可用不可见； - 敏感数据使用需要得到严格的授权或监管，以备后续审计。 因此，亟需一个去中心化存储系统解决敏感数据的隐私保护、安全使用和监管审计问题。 ## 特点和优势 XuperDB 具备高安全、高可用、可审计的特点： - 高安全：数据加密分片存储，有权限的用户才能恢复原始数据，且可以抵御存储节点串谋和单副本攻击； 分享、不经意传输、加法同态加密、隐私求交等联邦学习依赖的工具。 ## 数据隐私保护 随着大数据和机器学习技术不断发展，人工智能在各个领域实现了商业落地。然而，数据孤岛和数据隐私保护问题普遍存在。企业间渴望通过协作计算发挥各自数据的价值，又担心泄露用户敏感数据和企业机密信息。 为实现数据的跨企业协同计算，同时保护数据的隐私，联邦学习技术应运而生。联邦学习支持多个参与方利用己方数据共同建模和预测