以技术守护数据安全，以创新驱动价值释放
覆盖隐私计算、安全RAG与可信知识库三大核心场景，构建完整的数据安全产品矩阵
大模型私域可信知识库软件 V3.0
企业级大模型私域知识库与智能办公平台，提供文档摄入、知识处理、检索增强生成（RAG）、可追溯引用、权限与审计、API分发及运维监控等全栈能力，并提供行业化业务模块。
面向多方联合计算的隐私计算系统，在参与方不泄露各自数据的前提下实现联合机器学习与联合分析。综合联邦学习、联邦查询等核心能力，实现"数据不出域、模型可共建、结果可共享"。
支持横向/纵向/拆分联邦学习，涵盖逻辑回归、XGBoost、深度神经网络等算法
基于安全多方计算的跨域SQL查询，支持JOIN、GROUP BY等完整算子
支持ECDH、RR22协议，千万级数据30秒完成求交
同态加密、秘密共享、不经意传输，无需可信第三方
面向医疗体系的多方协同知识共享平台，基于RAG技术结合差分隐私、同态加密、属性基加密（ABE），在保护各参与方数据隐私的前提下实现跨机构的医疗知识安全共享与智能问答服务。
差分隐私扰动、同态加密密态计算、不经意传输安全获取
基于ABE的细粒度权限管理，支持机构/部门/层级多维度策略
检索结果安全传输，大模型推理请求隐私保护
支持多医院联邦知识库，数据不出域、知识可共享
自主研发的六大技术组件，为核心产品提供安全沙箱、智能代理、隐私查询、安全计算、安全检测与数据水印等基础能力
Docker 安全沙箱服务
容器化隔离执行环境管理服务，提供完整的沙箱生命周期管理、资源监控、文件挂载与交互式终端能力，为安全计算与代码执行提供可靠隔离。
AI Agent 任务执行引擎
类Manus的AI Agent任务执行服务，用户通过自然语言提交任务，由Claude Agent驱动在隔离沙箱中自主执行，支持实时追踪、多轮交互与技能扩展。
隐私信息检索服务
基于CMG21 Keyword PIR密码学协议的隐私保护数据库查询服务，服务端无法获知客户端查询的关键词内容，从密码学层面保障查询意图的绝对隐私。
安全函数计算平台
实现"数据留域内、代码进沙箱"原则的安全函数计算平台，作为数据交易平台的核心计算子系统，支持安全模型部署与敏感数据上的可控计算。
二进制安全深度检测服务
集成ClamAV、YARA与ModelScan三大检测引擎的二进制级深度安全检测服务，覆盖恶意软件、代码注入、反序列化攻击、模型投毒等多维威胁。
隐私数据隐水印服务
基于DWT+DCT频域变换的鲁棒盲水印系统，结合Reed-Solomon纠错编码，在不影响数据可用性的前提下实现隐私数据的溯源追踪与版权保护。
深耕隐私计算与数据安全领域，以自主可控技术守护国家数据安全
全栈自主研发，核心算法与密码学组件100%自主知识产权，不依赖境外开源框架，适配国产操作系统与国产数据库，满足信创合规要求。
联邦学习与联邦查询均不引入可信第三方参与协作，训练与计算过程仅在数据提供方之间交换必要的中间信息，从根本上消除第三方信任风险。
千万级数据隐私集合求交30秒完成，相较FATE等开源框架在多类算法上具备显著单机运行效率优势。隐私保护RAG检索性能提升14000倍。
覆盖"数据接入 - 协同计算 - 结果交付 - 安全治理"全流程，提供数据质量检测、贡献评估、机制设计等完整配套能力，而非仅"基础训练"。
Docker容器化一键部署，统一配置文件模块免除繁琐参数设置，支持快速安装、迁移、复用，在运维便捷性与推广效率方面具备显著优势。
面向政务、金融、医疗、能源、交通、制造等行业场景深度适配，支持GBase、达梦、人大金仓等国产数据库，满足行业特定合规要求。
为关键基础设施行业提供数据安全与隐私计算的落地实践
跨部门、跨层级政务数据联合查询与联合研判，在保障数据边界的前提下实现治理协同。
多方联合信用评估与风险预测，在不暴露各方数据的前提下提升风控模型精度与覆盖面。
跨院区医疗知识安全共享与智能问答，保护患者隐私的同时提升临床决策支持能力。
数据要素市场化流通基础设施，实现数据可用不可见的安全交易与合规流通。
查特查特科技专注于隐私计算与数据安全基础设施，致力于为政务、金融、医疗、能源等关键行业提供国产自主可控的数据安全解决方案。
公司以"数据不出域、计算可协同、过程可审计"为技术理念，自主研发了涵盖联邦学习、联邦查询、隐私保护RAG、安全沙箱、AI Agent、隐私信息检索、安全函数计算、二进制安全检测在内的完整产品体系，为数据要素安全合规流通提供全栈技术支撑。
