大模型安全 LLM数据安全 RAG安全 Agent安全 隐私计算。

11月20日，在世界互联网大会-互联网之光博览会上，蓝象智联与西安电子科技大学共同发布了数据基础设施领域的两项创新成果：蓝象GaiaGPT和多模态加密数据库。

摘要：蓝象智联运用隐私计算技术助力某大型银行突破ESG数据应用瓶颈，创新推出"ESG经营快贷"产品。该方案通过加密通信、隐私集合求交（PSI）等核心技术，实现跨部门数据"可用不可见"的安全流通，整合专利试点、气候投融资等6类政府数据资源，构建自动化审批流程。项目成效显著：审批效率提升80%，风险识别准确率提高35%，同时推动建立行业统一的ESG评价标准。该案

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隐私计算平台选型指南 本文从工程实践角度对比隐私计算平台核心技术，提供选型建议。隐私计算通过MPC、联邦学习等技术实现"数据可用不可见"，选型需关注协议支持、性能基准和工程集成难度。 核心技术对比： MPC适用于隐私求交，联邦学习适合联合建模 纵向联邦需解决ID对齐问题，横向联邦侧重安全聚合 性能测试需用生产级数据，PSI和建模时间是关键指标 工程集成要点： 数据源兼容性 ID

《可信数据空间 技术架构》技术文件近日发布，标志着我国数据要素流通体系迈向标准化、规范化。该文件从技术功能、业务流程、安全要求三大维度对可信数据空间进行系统性规范，为数据基础设施的规划、建设与运营提供权威指引。可信数据空间通过标准化基础设施、可信机制与算力网络的协同构建，打通多主体间数据流通的技术堵点与信任壁垒，为全国统一数据大市场的形成夯实基础。蓝象智联作为隐私计算与数据要素运营领域的头部企业，

本文系统梳理了四种主流数据安全共享技术方案。多方安全计算（MPC）通过密码学协议实现隐私保护计算，适用于隐私求交等场景；联邦学习（FL）支持分布式模型训练，通过差分隐私和安全聚合保护梯度信息；可信执行环境（TEE）利用硬件隔离保障数据安全，性能损耗较低；数据沙箱则通过操作限制和输出审计实现数据管控。文章对比了各方案的性能特征，并针对不同应用场景给出选型建议：联合建模推荐FL，实时风控适用TEE，隐

AI驱动的智能数据沙箱：架构设计与数据使用控制实现 本文提出一种面向可信数据空间的AI原生架构设计方案，通过叠加三层AI能力实现平台智能化升级。核心架构包括：1) AI交互层，通过Chat Agent实现自然语言入口；2) 智能执行层，构建安全的数据沙箱作为核心载体；3) 可信控制层，基于本体论实现数据使用控制。智能数据沙箱采用"原始数据不出箱"原则，支持动态Skill工具链和

据中国物流与采购联合会公布的信息显示，今年上半年全国社会物流总额达160万亿元，随着行业规模不断提升，数字化转型，智慧化管理已成为物流园区实现高效发展的必经之路。数据宝智慧物流园区解决方案基于多源的国有大数据资源及自研的隐私计算技术，可使园区实现数字化感知、智能化运营，让物流企业运营管理能力得到进一步提升。众所周知，物流园区是人车货大量聚集的地方，同时具有建筑面积大、储存货物多、物资价值高、人员聚

蓝象智联连续两年位居中国隐私计算市场份额第二，IDC最新报告显示其技术领先优势。在金融领域服务工商银行等头部机构，市场占有率超60%；政企方面参与多地数据工程建设，推动国家标准制定；数据运营业务整合多源高价值数据，赋能多行业场景。公司核心产品GAIA系列已落地200余家机构，获评金融科技50强、国际赛事冠军等荣誉，持有超百项专利，持续引领数据要素安全流通技术创新。