国内自研技术再创新，隐私计算行业“下半场”开局。近日，上海富数科技有限公司对外发布隐私计算平台Avatar 2.0版本。与Avatar 1.0相比，Avatar 2.0在算法、性能、框架、交互等方面更新提升，实现底层算子开放架构，新增安全可视化、流程自动化、联邦拖拽式建模、运行驾驶舱等诸多功能，全面提升建模流程的灵活性、交互的友好易用性及产品的安全性。Avatar 2.0版本的推出，开启了隐私计算产品“组件化”“拖拉拽式”等新玩法，为隐私计算技术的规模化部署和应用普及打开全新局面。

据悉，Avatar 2.0对自身的联邦学习与多方安全计算(MPC)框架进行了更新与优化，用户和开发者可以基于底层安全算子库快速构建更多的隐私计算、联邦学习算法模型，从而满足了复杂多变的应用需求。而Avatar 2.0发布的联邦学习与多方安全计算开放式框架，能有效实现算法模型与平台的解耦，该开放式框架支持自定义算法组件，可以更好满足用户多元的建模需求，促进安全计算生态开放繁荣。

此外，Avatar 2.0全新支持热插拔安全算子，算子能够以类似乐高模式进行模块组合、灵活搭建，大幅度提高联邦建模与多方计算流程的灵活性，解决应用场景多样化、建模人员建模习惯差异化等问题，更好地满足实际业务场景的需求。

在热插拔算子化的基础上，Avatar 2.0的用户友好性和易用性大幅提升：国内首创联邦拖拽式建模，用户可在工作台画布上简单地拖拽各种资源、功能组件和算子，灵活组合和连接，动态调整执行流程和算法逻辑，构建个性化建模流程，操作更便捷、自主性更高、流程更清晰;Avatar 2.0让业务部门免编程快速上手，人人皆可建模，多方协作变得简单轻松。

值得一提的是，Avatar 2.0支持参与各方完全直连，无需任何第三方，解决了甲乙两方安全建模找不到合适第三方的问题，让合作双方获得更加自主可信的数字空间。

关键词： 安全计算 联邦学习