无需了解底层原理，直接使用Python开发

数据使用者无需了解隐私计算算法，只需编写传统的统计算法、机器学习算法，平台会自动将其转换为联邦统计、横向联邦学习或纵向联邦学习，在多节点上完成隐私计算。

采用在数据/人工智能领域广泛使用的Python语言进行任务编写，开发者可以实现复杂的算法，灵活性高；迁移成本低，已有的代码经过简单改造，就可以直接使用。系统自动对计算任务代码进行合规性检查，以保障数据隐私安全。

通过区块链保证计算结果可信

通过区块链和零知识证明保证计算结果可信性。数据使用者在无法看到原始数据的情况下，可以相信计算任务得到了正确的执行，并且采用的数据不是伪造的。

全套图形化调试工具，简化开发流程

提供日志系统、调试工具、图形化结果面板等一系列配套的开发组件，简化开发流程，提高效率，给开发者提供良好的开发体验。

Docker一键部署，和Kubernetes无缝集成

Docker化部署，支持多种操作系统，部署方便，可根据用户业务需求，进行私有化部署。