面向可信AI的高质量数据要素底座

现状：
企业内外部数据源分散，格式不一，缺乏统一的标准与治理体系，数据整合与清洗成本极高。

需解决问题：
如何自动识别并修复数据中的脏数据、标注噪声和分布偏差，并建立量化的质量评估指标体系。如何在保障数据隐私的前提下进行高效的数据利用，解决包括联邦学习、差分隐私、数据脱敏在内的隐私计算技术与数据平台的深度融合。

达到的指标：
支持主流隐私计算技术（如联邦学习、同态加密），在隐私保护条件下，模型效能损失不超过5%。内置不少于5种数据偏见自动检测算法，覆盖常见的敏感属性。