利用差异化的隐私而不是恶化的数据质量来开发值得信赖的AI

在存储和处理数据时，数据保护应始终放在第一位。同时，数据分析在研究以及无数的业务流程中都是必不可少的。为了使敏感数据或个人数据可以使用，通常会对它们进行匿名化处理。但匿名化的数据要么不安全，要么不能用于研究。

相反，需要一种安全的、可量化的、从而可验证的方法来确保数据受到保护：差分隐私。

可信人工智能的 DQ0 平台利用这一数学概念，从敏感数据中实现无与伦比的洞察力。客户使用 DQ0 来阻止数据泄露，创建数据市场，让外部分析师可以安全地使用数据，或者安全地使用外部数据源，而不必信任另一个实体。

系统提供一键隐私。数据不会移动到分析中，分析会移动到数据中。

DQ0 数据盾将直接安装在数据仓库解决方案的内部，或者作为一个可信的云飞地，始终保持端到端加密。无论哪种方式，数据都会受到保护，同时安全地用于（外部）数据科学团队的高级分析。

使用案例包括安全处理敏感的医疗数据、个人用户信息或秘密机器数据。

在这些最强的隐私保证之上， DQ0 平台提供了复杂的工具来支持数据科学工作。集成的 studi0 解决方案可以通过完整的版本管理数据集和模型，并通过可访问的仪表板以无限规模运行机器学习实验。

数据官员只向选定的少数人（数据所有者）授予访问权限。其他人都将通过 DQ0 平台访问数据集（数据分析师）。

DQ0 是一个经过数学验证和认证的安全机器学习平台。它可以降低业务风险和IT管理的复杂性，创建数据市场或使研究人员和数据科学团队可以使用原本丢失的数据集。