年代滚滚向前，数据意义的流变也从原先虚拟的字节符号成为了现在中心的"出产要素"和"数字黄金"。另一面方面，数据衍生问题也横亘在前，数据安全、数据孤岛、数据糟蹋等候。更被咱们重视的是隐私维护。数据走漏导致一系列安全、道德甚或法律问题。

数据安全的中心，其实是以数据为中心的安全，它的意图仍然是维护数据的可用试管婴儿性、完整性和机密性。数据在安全的一起，也要确保它可用。同盾科技提出的"可用不行见"这一技能理念或将是撬动这个平衡点的有力杠杆。

数据"可用不行见"其中心有两层意义——数据的可用性和数据的不行见性。即在充沛维护数据和隐私安全的前提下，完成大数据价值的转化和提炼。

举个比如，许多人运用手机的阅读习气或行为会涉及到个人隐私，这些数据是不期望直接对外同享的。可是咱们又期望可以获取到许多便当服务，让手机更懂自己，在需求的时分可以供给相应的引荐，让软件做得很智能、很交心。这时数据可用不行见的方法就可以发挥作用。

那么在"不行见"的前提下，怎么完成"可用"的方针呢？同盾科技在其"常识联邦"的理论结构系统中解说：数据安全和隐私维护是常识联邦的中心。常识联邦首先将数据转化成信息、模型、认知或常识，满意数据不行见，再经过联邦的方法完成数据可用。这一技能系统的革命性在于能在确保不同组织间数据"不流转"的前提下，完成"信誉"和"信赖"的流转，完成价值的同享，然后打破不同主体间的协作藩篱。

关于商业，数据作为商场要素的价值恰恰在于：曩昔的商业行为获利的根底是信息不对称，未来更多的是让"常识"发挥价值，常识的叠加让企业的商业决议计划智能化、更高效。同盾科技做的正是协助用户发掘和洞悉数据的价值，经过建模让人类头脑中的经历变成"常识"，并且在企业的商业行为中沉积下来。

大数据安全生态完善是一个系统工程，技能立异、准则建造、法律法规的立异缺一不行、相得益彰，"可用不行见"可为这个系统工程打下了榜首根桩基。作为国产原创、自主可控、世界排名前列的技能，同盾信任这一理论系统将为我国首先打破AI 3.0做出奉献。

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