MOSS-Sicherheitsberechnung in der Ameisenblockchain: Privacy Computing als Schlüssel zur sicheren Datenverarbeitung

⑴ Wer kann Ihnen sagen, wie sich die MOSS -Sicherheitsberechnung in der Ameisenblockchain befindet?

Ich weiß, Ant Chain Moss Security Computing ist eine kommerzielle Computerplattform mit großem Teil. Angesichts der Tatsache, dass die Mehrparteiensicherheit der Plattform, der Vertraulichkeitsschutz, der Blockchain und anderer Technologien Daten verfügbar und unsichtbar machen, die Probleme mit Datensicherheit und Lebensschutz in der kollaborativen Berechnungsprozess von Geschäftslaten lösen und kooperative Institutionen für kooperative Zusammenarbeit in der vollständigen Sicherheit und effektiv und effektiv und gemeinsame Forschung in gemeinsamen Forschungsarbeiten, Institutionen, professionelle Forschungsinstitutionen.

⑵ Was ist Privacy Computing -Technologie?

Angetrieben von einer Welle der Digitalisierung, der technologischen Innovation, der Szenarioanwendungen im Datensektor und der Managementdienste wird es zu einem wichtigen Treiber für die digitale Transformation und Entwicklung in einer Vielzahl von Branchen. Gleichzeitig eskaliert der Widerspruch zwischen "Datenzirkulation" und "Datensicherheit" und ist ein begrenzender Faktor, der die Entwicklung der Digitalisierung beeinflusst.

Sicherheit vs. Entwicklung

Sicherheit und Entwicklung waren schon immer zwei wichtige Themen im Bereich des Datenmanagements. Beide sind widersprüchlich und sich gegenseitig eingeschränkt. Wir verfolgen auch das Gleichgewicht unter kontinuierlichen technologischen Innovationen, um den Wert unserer Daten zu maximieren.

Widerspruchsbeschränkungen

als spezielle Marktressource und Produktionsfaktor "Daten" bestimmt, dass der tatsächliche Ressourcenwert nur auf eine größere soziale Freigabe ausgeübt werden kann. In einem Moment, in dem Technologie wie künstliche Intelligenz, Big Data und Cloud Computing schnell angewendet und gefördert werden, wodurch die Berechnung der Power + ständig die optimierten Algorithmen verbessert, entdecken versteckte Gesetze zwischen Dingen durch Big -Data in verschiedenen Dimensionen und Feldern, erklären Sie die Vergangenheit und verwenden Gesetze, um die Zukunft vorherzusagen.

Eine wichtige Voraussetzung für die kontinuierliche Optimierung und Verbesserung intelligenter Algorithmen besteht darin, Daten durch große und vielfältige Big -Data -Ressourcen zu trainieren, und es gibt eine objektive starke Nachfrage nach Datenaustausch und Verwendung. Daher wurde die Blockchain -Technologie in den letzten Jahren schnell entwickelt und angewendet. Es ist jedoch zu beachten, dass der Datenaustausch und der Austausch den Wert der Daten selbst verbessert, aber zwangsläufig zu Sicherheitsproblemen führt, die gegen die "Daten Privatsphäre" des Datenbesitzers verstoßen. Die Datenaustausch und das Bergbau waren konfrontiert, und die Entwicklung und Anwendung von Datentechnologie fielen in einen Engpass.

Ausgewogene Entwicklung

"Ein ausgewogenes Gleichgewicht der Widersprüche" ist ein wichtiges Thema bei der Anwendung technologischer Innovationen im aktuellen Datenfeld. Die schnellen Änderungen im objektiven Marktumfeld haben auch eine leistungsstarke treibende Kraft für die ausgewogene Entwicklung von "Datenverzirkulationen" und "Datensicherheit" gebildet.

Ende 2019 breitete sich ein plötzlicher Roman Coronavirus -Ausbruch auf die Welt aus, was dazu führte, dass viele Menschen getötet wurden, und die wirtschaftlichen Entwicklungen in verschiedenen Ländern waren hart getroffen. Unter objektiven Situationen zur Prävention von Epidemien und Kontrollversorgung ist "digitaler Transformation und Entwicklung" zu einer wichtigen strategischen Maßnahme für die Länder geworden, um die wirtschaftliche Ordnung wiederherzustellen und neue internationale Wettbewerbsvorteile zu etablieren. In diesem Zusammenhang sind Daten als neuer Produktionsfaktor ein brandneuer Produktionsfaktor, und die kontinuierliche Verbesserung des Funktionswertes und die kontinuierliche Ausweitung technischer Anwendungen sowie die "Verteilung und Verwendung" und "Sicherheitssicherung" von Daten werden auch zunehmend von der Entwicklung der Branche und der staatlichen Aufsicht geschätzt.

Innovative Anwendungen von Datentechnologie stellen einerseits neue Herausforderungen für die Datensicherheitssicherung, während "Blockchain"+Privacy Computing gab die entspre chende Antwort in Form technologischer Innovationen.

Blockchain + Privacy Computing

Datenvertrauensmechanismus und Datenschutzschutz

Blockchain -Technologie ist eine technische Lösung für die gemeinsame Wartung vertrauenswürdiger Datenbanken über entschlossene Datenbanken. Mit Vorteilen wie "Dezentralisierung", "verteilter Datenspeicherung", "Verfolgung", "Manipulationsprävention" und "offen und transparent" kann die Blockchain -Technologie die Zuverlässigkeit, Sicherheit und Offenheit von Daten in Datenfeldern effektiv beheben. Die Einrichtung einer zuverlässigen Datenverwaltungsumgebung verhindert und vermeidet eine Vielzahl von Datenmanagementproblemen, einschließlich Datenbetrug, Manipulationen und Verlust, und fördert eine effiziente Freigabe und Anwendung von Daten.

Wie oben erwähnt, hat die Blockchain -Technologie die Merkmale von "Informationsdatenfreigabe und Transparenz", aber wir möchten keine Daten in Bezug auf Marktgeschäftswettbewerb und persönliche Informationssicherheit vollständig offen und transparent machen. Daher sind Datenschutzschutz und Einhaltung wichtiger "rote Linien" im Bereich des Datenmanagements. Einerseits schützt es die Privatsphäre und Sicherheit von Datenbesitzern, während es andererseits auch die Effizienz und Entwicklung der Datenverteilung und -austausch beeinflusst.

Gibt es eine Technologie, die eine effiziente Verteilung und gemeinsame Nutzung von Informationsdaten gewährleisten kann, ohne die Thread -Linie des Datenschutzschutzes zu überschreiten?

Wenn die "Blockchain" -Technologie Vertrauensmechanismen im Datenalter festlegt, legt "Privacy Computing" eine sichere Datenschutzzeile für Datenbesitzer von Torrents zur Datenfreigabe fest.

"Privacy Computing", d. H. Für Datenschutzinformationen, Computertheorie und Lebenszyklusschutzmethoden sind Computermodelle und axiomatische Systeme zur Trennung von Eigentums-, Management- und Datenschutzkosten, Datenschutzschutz sowie die Komplexität der Datenschutzanalyse. Einfach ausgedrückt, Datenschutzberechnungen sind eine technische Möglichkeit, die Privatsphäre vor der Produktion, Sammlung, Speicherung, Analyse, Nutzung und Zerstörung von Daten zu schützen.

Wie Blockchain -Technologie bezieht sich das Privacy Computing nicht speziell auf eine bestimmte Technologie, sondern bezieht sich auf eine umfassende technische Anwendung, die mehrere Disziplinen wie Verschlüsselung, Data Science, Economics, künstliche Intelligenz, Computerhardware und Softwareentwicklung integriert. Schutz als Hauptmerkmale, FEL-Technologie (Federation Learning), die maschinelles Lernen mit mehreren Parteien implementiert, basierend auf Verschlüsselung und verteiltem Computing, sowie Hilfstechnologien wie homogener Verschlüsselung, null Wissensproblem und diskriminierender Privatsphäre fallen in die Kategorie des Privacy Computing.

sicheres Multi-PartyComputing (MPC) ist eine Technologie und ein System, das sicher vereinbarte Funktionen ohne vertrauenswürdige Dritte berechnet. Durch sichere Algorithmen und Protokolle verschlüsseln oder konvertieren die Teilnehmer Klartextdaten und stellen sie anderen Parteien zur Verfügung. Die Teilnehmer können nicht auf die Klartextdaten anderer Parteien zugreifen. Dies gewährleistet die Sicherheit aller Daten der Parteien.

Eine vertrauenswürdige Ausführungsumgebung (TEE) bezieht sich auf einen sicheren Bereich der CPU. Es ist unabhängig vom Betriebssystem und wird vom Betriebssystem nicht beeinflusst. Die in diesem sicheren Bereich gespeicherten und berechneten Daten werden vom Betriebssystem vertraulich und manipulationsfrei nicht betroffen.

Federal Learning (FL) bezieht sich auf eine Methode für maschinelles Lernen, die eine mehrparteiige kollaborative Schulung durchführt, ohne lokale Daten zu teilen. Die Federated Learning Technology unterstützt es, dass Daten algorithmische Modelle verschieben, ohne die Domäne zu verlassen, und algorithmische Modelle werden durch Datentraining optimiert.

Der Zweck der Datenschutz -Computing -Technologie besteht darin, Daten während des Flusses "verfügbar und unsichtbar" zu machen. Mit anderen Worten, die Daten werden ausgegeben, ohne die Daten selbst auszugeben, nur die Datenergebnisse werden ausgegeben. Dies stellt einerseits sicher, dass die Datenbesitz nicht verletzt wird und die Einhaltung der Datenverteilung erfüllt. Die Unterstützung der Datenschutzschutztechnologie ermöglicht es uns, Informationsdaten zu verteilen und effizient zu verwenden, die allen Parteien gehören, den Wert unserer Daten kontinuierlich erweitern und Datenanwendungen in einer Vielzahl von Branchen verbessern.

im Bereich der medizinischen Daten haben beispielsweise verschiedene Arten von medizinischen Daten hohe Datenschutzanforderungen und große Datenmengen. Sie werden normalerweise nur in den Informationssystemen lokaler Institutionen gespeichert. Es ist schwierig, eine effiziente Zirkulation, den Austausch und die Verwendung von medizinischen Daten zu erreichen und kann keine Datenunterstützung für verschiedene pathologische Forschung, medizinische Diagnose und Innovation im medizinischen Bereich bilden, die die Forschung und Anwendung innovativer medizinischer Technologien nicht fördern.

Wenn jedoch die Unterstützung durch Datenschutz -Computing -Technologie erreicht werden kann, sind die Daten "verfügbar und unsichtbar", eine effiziente Verteilung und Verwendung von medizinischen Daten in verschiedenen Regionen und in verschiedenen Gesundheitseinrichtungen werden kontinuierlich optimiert, und die medizinische Technologie werden kontinuierlich optimiert. Medizinische Industrie Medizin.

Während der Welle der digitalen Entwicklung ist "Data" ein neuer wichtiger Marktressource und -produktionsfaktor, und seine schnellen Entwicklungs- und Managementanwendungen werden zunehmend von Ländern bewertet, wodurch die Entwicklung in einer Vielzahl von Branchen und Sektoren weiter verstärkt wird. Gleichzeitig machen Datenschutz- und Sicherheitsprobleme im Datenfeld Datenverwaltungsanwendungen zu einem Entwicklungsproblem. Es ist vorhersehbar, dass die Kombination von Blockchain- und Privacy Computing -Technologien ein wichtiger Versuch sein wird, den Bereich des Datenmanagements zu untersuchen, und einen erheblichen Einfluss auf die Entwicklung des Datengebiets haben wird.

⑶、 Was ist die beliebte Erklärung für Blockchain?

Blockchain ist eine dezentrale verteilte Hauptdatenbank, mit der die Teilnehmer des Netzwerks sicher, sichere, nachvollziehbare und tuk -freie Daten ausgetauscht und aufgezeichnet werden, ohne dass zentrale Treuhandinstitutionen erforderlich sind.

Hauptanwendung und beliebte Erklärungen sind wie folgt:

dezentrale Transaktionen: Blockchain lässt Käufer und Verkäufer direkt ohne Zwischenhändler einkaufen. Dies bedeutet, dass jeder direkt mit anderen interagieren kann, ohne sich auf die dritten Partyagenturen zu verlassen, um Transaktionen zu bestätigen und aufzunehmen.

Verteilter Hauptbuch: Blockchain ist eine verteilte Datenbank, was bedeutet, dass Daten nicht an einem zentralisierten Ort gespeichert werden, sondern in mehreren Kopien im Netzwerk verstreut sind. Dieses Design macht Daten sicher und zugänglich, selbst wenn Netzwerke ausfallen oder angegriffen werden.

Transparenz und Unveränderlichkeit: Bei Blockchain wird jede Transaktion aufgezeichnet und diese Elemente für alle Teilnehmer sichtbar. Noch wichtiger ist, wenn Transaktionen auf Blockchain registriert sind, können sie nicht geändert oder gelöscht werden. Dies stellt die Authentizität und Integrität der Daten sicher.

Die Metapher für die Mobilisierung der Rechnungslegung durch die ganze Familie: Wenn das traditionelle Kontobuch mit der Tatsache verglichen wird, dass nur eine Person in der Familie für die Rechnungslegung verantwortlich ist, ist Blockchain als die gesamte Familienmobilisierung der Rechnungslegung gemeinsam. Jeder zeichnet das gleiche Hauptbuch auf und jeder kann das Hauptbuch sehen. Auf diese Weise wird jeder Versuch, das Hauptbuch zu ändern, von anderen entdeckt und die Genauigkeit und Sicherheit des Hauptbuchs gewährleistet.

weit verbreitete: Blockchain -Technologie wurde in vielen Branchen weit verbreitet, einschließlich Produktverfolgbarkeit, Urheberrechtsschutz und -Transaktion, Zahlung und Löschen, Internet der Dinge, digitales Marketing und medizinischer Versorgung usw. Diese Anwendungen profitieren von Dezentralisierung, Transparenz und Reduzierung der Transparenz.

⑷ Alipay hat eine Technologie gestartet, die "Daten verfügbar und unsichtbar" nennt, als Blockchain Moss Computing

in der neuen Ära für Business Intelligence genannt wird. Es wurde ein breites Konsens gebildet: Daten sind die grundlegendsten Produktionsmittel, und verschiedene Industrien und die Geschäftsauslastung von Daten wurden ebenfalls eine reife Phase hinzugefügt. In der sichtbaren Zukunft werden die Tiefe und Breite der Datennutzung weiter verbessert und in die Phase des Datenaustauschs, der Innovation und der Innovation in den Institutionen und Branchen eintreten. Die Stadt öffnet das großartige Bild der Big Data 2.0 -ERA: Datenbindung und Shargization Company -Abteilung und eine vertikale und horizontale Horizontal -Line -Line -Line -Line -Line -Line -Line -Line -Line -Mischung und -Antum -Data -Zusammenarbeit mit Data -Coopations -und -appellaler Datenbekämpfung und -Anta -auf die Data -Aufnahme und -Anteilung und -Anteil -Aufstieg und -Anteilung und -Antum -Auf -zu -A -A -apparische Trunk -Trunk -Line -A -Mess -Mess -T -A -Atration -Tast -Line -A -Mess -T -Atry -Trunk. Marketing, öffentliche Dienstleistungen, medizinische Behandlung und wissenschaftliche Forschung. Reichere und mehrdimensionale Computerressourcen bilden einen Multiplikator -Effekt, fördert einen größeren Datenwert, öffnet die Tür für Geschäftsinnovationen und bietet somit mehr Inklusive und Komfort des Benutzers. Obwohl es eine starke Nachfrage und Bereitschaft gibt, Daten zwischen den Institutionen zusammenzuarbeiten, im spezifischen Zusammenarbeitsprozess aufgrund von Hindernissen wie kommerzieller Wert, Datensicherheit, Datenschutzschutz und Infrastruktur ist es sehr schwierig, die Zusammenarbeit der Daten zu implementieren, und in der Tat wurden unzählige "Datensilos" gebildet. Im Prozess der Zusammenarbeit und der Freigabe von Daten haben wir hauptsächlich den folgenden Problemen: Als Reaktion auf die oben genannten Schmerzpunkte wie Datensicherheitsbedingungen, den Schutz des Datenschutzes und der unzureichenden Dateninfrastruktur entspricht Mad -Blockchain die Prinzipien der MOSS Security Computing Platform für "verfügbare Daten und unsichtbar" und "Computermanagement auf Daten verschieben". Mithilfe innovativer Technologien wie Blockchain, Kryptographie, Datenschutzschutz, sicherer Mehrparteienstatus und zuverlässiger Datenverarbeitung erstellen wir eine sichere, Datenschutz-, effektive, allgemeine, leichte und dezentrale Datenkollaborationsinfrastruktur, um Daten Silo zu öffnen, Institutionen zu erreichen, um Daten zu kämpfen, Daten Silo zu bekämpfen und Institutionen zu helfen. Ant Blockchain Moss Security Computing Platform bietet eine neue Methode für Sicherheits- und Datenschutzschutz. Es kann kryptografische Algorithmen verwenden, um den Betrieb der etablierten Logik zu verteilen und erwartete Ergebnisse durch kryptografische Algorithmen zu erzielen, wodurch die Datenkooperation effizient und sicher abgeschlossen wird. Derzeit wurde ANT MOS in vielen Bereichen wie der gemeinsamen Finanzrisikokontrolle, Fast Insurance -Ansprüchen, den Lebensunterlagen der Lebensunterhalt der Menschen, der gemeinsamen wissenschaftlichen Forschung der Multi -Party, der gemeinsamen Daten zusammenarbeiten usw., als Beispiel für die gemeinsame Versicherung, die gemeinsame wissenschaftliche Forschung der Multi -Party verwendet. Zunächst einmal Prävention und Kontrolle von Darlehen. Die Daten zeigen, dass für alle zusätzlichen Kredite Antragsteller nach einer Institution suchen, die Wahrscheinlichkeit von Ausfall um 20%steigt. Die Kreditversicherung der derzeitigen Zentralbank ist jedoch begrenzt, wobei mehr als 400 Millionen natürliche Personen keine Kreditregister haben. Benutzerkreditdaten, die von Kreditinstituten angesammelt wurden, die Zeit und Mittel ausgeben, sind nicht bereit, mit Wettbewerbern zu teilen. Obwohl Kreditinstitutionen bereit sind, Daten auszutauschen, gibt es viele Hindernisse wie Datensicherheit, Privatsphäre und Compliance der Benutzer. Mithilfe von Ant -Moss können viele Finanzinstitute Risikokontrolldaten Allianzen auf der Grundlage der Datenverarbeitungstechnologie mit mehreren Parteien festlegen, Blacklisten, Kreditanträge, Kreditposten und andere Daten teilen und die ursprünglichen Daten nicht an jedes Institut abgeben. Verteilte Verschlüsselungsberechnungen können statistische Ergebnisse erzielen. Zweitens können Finanzinstitute Mooses verwenden, um als Behörden in der Branche massive mehrdimensionale Daten zu erhalten.Betreiber, E-Commerce, unabhängige Datendienstleistungsanbieter usw. Annahme der Benutzergenehmigung, die Genauigkeit des Kreditbewertungsmodells verbessern und somit die Akzeptanzrate verbessern und die schlechten Schulden reduzieren. In Kombination mit der Blockchain -Technologie bietet Ant Moos auch die Funktionen der Speicherung, Autorisierung, Rechnungsstellung usw. für Datendienstleistungen und verbessert die Eigenschaften von Daten Allianzen mit kooperativem Management, Überwachung und Prüfungseigenschaften. Nehmen Sie als Beispiel die Versicherungsanforderungen an. Gewerbliche Versicherungsversicherte müssen relevante Formulare, medizinische Einnahmen, Krankenakten und andere Materialien einholen, nachdem sie das Krankenhaus besucht, gesendet oder auf die Anforderungsplattform der Versicherungsgesellschaft hochgeladen oder hochgeladen haben. Erst nachdem die Überprüfung genehmigt wurde, kann die Entschädigung erreicht werden. Der gesamte Anforderungsprozess hat einen langen Zyklus, ist unwirksam und es besteht ein potenzielles Betrugsrisiko. Viele Versicherungsunternehmen hoffen, sich direkt mit Krankenhausdaten zu verbinden, um einen schnellen Kompensationskanal einzurichten. Das Krankenhaus ist jedoch besorgt über die Sicherheit von medizinischen Daten und die Verletzung der Privatsphäre der Patienten und ist nicht bereit, sensible medizinische Daten direkt zu öffnen. Die Verwendung von Ant -Moss kann sicherstellen, dass die Datenverarbeitungsknoten im Krankenhausbereich und in den Anforderungen der Versicherungsgesellschaft für Dienstleistungen verteilt werden, und Versicherungsunternehmen verteilen Modelle der externen Anforderungen und Berechnungsregeln für die Datenverarbeitungsknoten der Krankenhausdomäne. Nachdem der Patient eine medizinische Behandlung anstrebt, wird der Sicherheitsberechnungsknoten auf der Krankenhausseite automatisch die Anforderungen der Anforderung verwendet. Die ursprünglichen medizinischen Behandlungs- und verschreibungspflichtigen Daten für werden lokal durch Verschlüsseln der Berechnungsergebnisse berechnet und einfach den Vergütungs- und Entschädigungsbetrag an die Versicherungsgesellschaft versenden. Auf diese Weise können beim Schutz medizinischer Datensicherheit und Privatsphäre eine geschlossene Schleife mit Geschäft und Daten gebildet werden, was die Effizienz und Genauigkeit des Anspruchs verbessert und die Schmerzpunkte für "Schwierigkeiten bei der Suche nach medizinischer Behandlung und noch schwierigerer Anforderungen löst". Die Datenübersicht und die Ermessensergebnisse, die an der gesamten Anforderung für den Abwicklungsprozess beteiligt sind, können verschlüsselt und in Blockchain gespeichert werden, was die anschließende Verteilung, Überarbeitung und Überwachung erleichtert. Nehmen Sie schließlich den Fall der Regierung als Beispiel. Mit Hilfe von Ant Moos können zwischen verschiedenen Abteilungen und zwischen öffentlichen Abteilungen und der Öffentlichkeit auch effiziente und sichere Datenaustausch erreicht werden. Wenn Sie Big Data -Plattformen an verschiedenen Orten erstellen, ist es nicht erforderlich, alle Daten von industriellen und kommerziellen, steuerlichen, zivilen Fällen und anderen Abteilungen auf die Plattform zu verschieben. Stattdessen müssen das Datenverarbeitungsmodell oder die Regeln in den Daten oder in jeder Abteilung verteilt und in Echtzeit nach Geschäftsanfragen verschlüsselt und berechnet werden und in Echtzeit gerufen werden. Die Abteilung für Datenbedürfnisse kann die Berechnungsstrategien und -regeln schnell anpassen und optimieren und die Berechnungsergebnisse der ursprünglichen Datenabteilung füttern, um Verbesserungsvorschläge für die Sammlung und Sortierung ihrer Daten zu erstellen, wodurch die Datenrundung für die Lebensunterhalt der Menschen und die Sicherheitsfälle von Menschen konsolidiert wird. Funktionen wie sichere Veröffentlichung, Sicherheitsmodell, Sicherheitsprobleme und Sicherheitsschriften.Entworfen nach Open Source -Idee, gewährleisten Sie die Sicherheit von Berechnungen und verbessern Sie das gegenseitige Vertrauen durch öffentliche Algorithmen und beantragen Sie mehr als 50 Patente, die sich auf Datenverarbeitungsalgorithmen mit mehreren Parteien beziehen. Darüber hinaus hat Ant Moss von vielen inländischen und ausländischen maßgeblichen Institutionen wie dem Ministerium für öffentliche Sicherheit, dem nationalen Forschungszentrum für Informationstechnologie und Trustarc an der Formulierung der Nationalen Sicherheitsberechnung Standards für die China Academy teilgenommen. • Datenschutzschutz: Stellen Sie sicher, dass die Minimierung der Datenauslastung, alle Berechnungen an den verschlüsselten oder desensibilisierten Daten durchgeführt werden, und alle Ausgaben werden minimiert, was die Sicherheit der Datenschutzdaten in größerem Maße gewährleistet. • Dezentrale Architektur: Übernimmt eine vollständig dezentrale Architektur, und die Datenverarbeitung und -interaktion werden unabhängig von mehreren Datenverarbeitungsknoten abgeschlossen, ohne einen Zentralkontrollknoten, die Vertrauenskosten zu reduzieren und eine stärkere Erholung von Katastrophen und die Angriffspräventionsfähigkeiten zu haben. • Blockchain -Überprüfungsprüfung: Verwenden Sie die Blockchain -Technologie, um Beweise, Autorisierung, Rechnungsstellung usw. für Datenservice -Aufrufe zu speichern, um sicherzustellen, dass die Datenhebung und Nutzung legal und kompatibel sind. Bereitstellung der Überprüfung der Datenverarbeitungsdaten, des Prozesses, der Datenüberwachung und anderer Funktionen, um sicherzustellen, dass der Datenverarbeitungsprozess authentisch und glaubwürdig ist, Computerhaushalt und Datenqualität. Ant Moss freut sich auf mehrere Partner, die sich durch eine sichere und kompatible Datenoperation anschließen, ihr eigenes Geschäftswachstum erzielen, und bietet mehr branchenspezifische Lösungen für sichere Datenkollaboration. Produkt offizielle Website -Adresse: https://tech.antfin.com/products/morsse (Willkommen bei der Suche nach Beispiel) Kontakt: [email protected]