隐私计算产品研发与技术支持服务通常包含核心产品研发、平台交付与集成、以及全生命周期技术支持三大板块。以下是基于行业通用标准（如 “隐私计算平台功能要求” 等规范）的内容简述： 一、 隐私计算产品研发 (Product R&D) 这部分侧重于核心技术的底层构建与上层应用开发，通常分为基础层、框架层和应用层。 1. 核心技术研发 多方安全计算 (MPC)：研发基于秘密共享、不经意传输（OT）、同态加密等算法的安全计算协议，实现数据 “可用不可见”。 可信执行环境 (TEE)：开发基于硬件（如 Intel SGX/TDX, AMD SEV）或软件仿真的安全飞地技术，提供代码和数据的机密性保护。 联邦学习 (FL)：研发横向 / 纵向联邦学习框架，支持逻辑回归、树模型、深度学习等多种算法在加密状态下的联合训练与推理。 区块链存证：研发与区块链的跨链 / 跨系统接口，实现计算任务的上链存证、确权与可追溯。 2. 平台功能研发 可视化管理控制台：开发 Web 端管理界面，支持节点管理、任务编排、算力监控与可视化展示。 数据流通门户：研发数据提供方与需求方的交易撮合、定价与授权管理模块。 联邦建模工具：提供低代码 / 零代码的建模 IDE，支持特征工程、模型训练与评估。 3. 适配与优化 国产化适配：针对国产芯片（鲲鹏、海光、龙芯）和操作系统（麒麟、统信）进行深度优化与兼容性开发。 性能优化：通过 GPU 加速、算法剪枝、通信协议优化等手段提升计算吞吐量和降低延迟。 二、 平台交付与集成服务 (Delivery & Integration) 这部分侧重于将产品落地到客户现场，涉及部署、定制开发与系统打通。 1. 基础设施部署 环境搭建：在私有云、公有云或混合云环境中部署隐私计算节点。 节点组网：完成多方参与节点（如银行、政务、企业）的网络连通性配置与联盟链组网。 2. 数据与业务集成 数据接入：开发 ETL 工具或 API，实现与客户现有数据仓库（DWS）、数据湖、业务系统的实时 / 离线数据同步。 API/SDK 集成：提供 Java/Python SDK 或 RESTful API，供第三方业务系统调用隐私计算能力。 联合建模实施：协助业务方进行联邦特征对齐、模型调优，产出满足业务指标的联合模型。 3. 等保与合规 安全加固：实施主机安全加固、容器安全策略，满足网络安全等级保护（等保）三级 / 四级要求。 合规认证：协助客户进行隐私计算产品的国密认证、网信办备案及行业专项测评。 三、 技术支持与运维服务 (Technical Support) 这部分侧重于保障系统上线后的稳定性与业务连续性。 1. 驻场与远程支持 7x24 小时响应：提供故障申报通道，承诺 SLA（如 30 分钟响应，4 小时解决一般故障）。 驻场运维：在项目上线初期或关键时期，派遣工程师驻场提供贴身支持。 2. 系统运维 (O&M) 监控告警：建立日志分析与监控体系，对计算节点状态、网络带宽、算法运行异常进行实时告警。 版本迭代：定期提供平台补丁更新、功能升级与漏洞修复服务。 3. 培训与知识转移 技术培训：为客户技术人员提供架构原理、部署维护、API 调用开发培训。 业务培训：为业务人员提供联邦建模流程、数据安全合规操作培训。 四、 服务交付物清单示例 (Deliverables) 产品类：隐私计算平台安装包、用户操作手册、API 接口文档。 研发 / 定制类：定制化算法代码、数据接入中间件、系统集成说明书。 交付 / 报告类：项目实施方案、测试验收报告、等保测评整改报告、运维周报 / 月报