1. 系統特點
1.1 資料規范化和標準化
step1. 本地資料在每一方都被加載到沙箱并由沙箱進行預處理，
step2. 使用一致的去標識化和去敏化方法對所有資料進行標準化，
step3. 輸出來自沙箱的采用統一的命名格式和計量單位，
1.2 安全資料交換
- 樣本對齊、資料查詢、模型聚合都在資料沙箱中實作，以便保護資料安全和隱私，
- 常用密碼學同態加密、安全密鑰等演算法交換、一次性填充和秘密共享可用于定制其他安全資料交換協議，
1.3 可信賴的第三方
iBond 架構中的第三方充當仲裁者，只關注計算，它永遠不會存盤本地資料，計算結果通過第三方程式不會泄露資料隱私，即使第三方不可信，
1.4 網路傳輸安全
整體網路分為三個安全域(安全級別)
- 本地資料的私有域
- 可交換模型或策略的交換域，
- 仲裁員的聯合域，除此之外參與者和仲裁者之間的連接采用通過非對稱加密和雙向授權的安全傳輸通道，
2. 應用場景
2.1 金融應用，
多元智能模型已經在iBond平臺上設計和預設用于信用評分、行為認證等不同任務
和多方貸款，以及改變聯邦方式跨特征、跨樣本 MPL 以保護 MPC，
2.2 存證平臺
通過區塊鏈建立對于資料的共識存盤體系，基于資料多級加密和多維權限控制技術，安全保存電子憑證，實作數字化程度更高、可靠性更強的數字憑證新聯盟，
2.3 融合聯邦學習
通過基于區塊鏈的加密演算法加強身份驗證，去防范訓練模型和引數泄露與被篡改風險，
2.4 智能信用檔案系統
底層提供資料存盤和分享的分布式賬本平臺, 以聯盟鏈為核心設計邏輯，構建資料安全、不可篡改、明確確權、隱私保護的多個節點構成的資料分享/共享區塊鏈網路
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