多方安全计算：其是一种密码学技术，旨在使多个参与方能够在不暴露各自私密输入的情况下，共同完成某些计算任务。

可信硬件：其是指在设计和制造过程中实施了特定的安全性功能和措施，以确保硬件的安全性和可信度。这些安全功能可以包括硬件加密模块、安全引导程序、安全执行环境等，旨在防止物理攻击、侧信道攻击和软件攻击，从而提供更高级别的保护，保护系统免受未经授权的访问和攻击。可信硬件通常用于安全关键的应用场景，如加密通信、数字签名、数字版权管理等。

联邦学习：其是一种分布式机器学习方法，其中多个参与方（例如设备、组织或者边缘节点）共同训练一个全局模型，而无需将原始数据集中在一个地方进行集中处理。每个参与方在本地训练自己的模型，并将模型参数的更新发送到中央服务器，中央服务器将这些更新聚合以更新全局模型。

零信任：是一种网络安全理念，其核心思想是不信任任何人或设备，即使是在组织内部的用户或系统也不例外。在零信任模型中，访问控制和安全验证基于最小权限原则，用户需要在每次尝试访问资源时都进行身份验证和授权，无论他们是否在内部网络环境中。

数据仓库：其是一种用于集中存储和管理企业各类数据的系统，旨在支持数据分析、业务决策和报告生成等任务。它通常包括从多个来源收集、整合和清洗数据的过程，以及为用户提供易于访问和查询的数据存储结构。数据仓库的设计目标是为用户提供高性能、可靠性和可扩展性的数据存储和查询环境，以便他们能够快速、灵活地进行数据分析和提取有价值的信息。

数据湖：是一种存储结构，用于存放各种类型和格式的原始数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，而无需预先定义数据模式或格式。

自动决策：其是指利用计算机程序、算法和数据分析技术，以自动化的方式对特定情况或问题做出决策，而无需人工干预或人类主观判断的过程。

BI分析：其指的是利用各种技术和工具来收集、整理、分析和可视化企业内外部数据，以支持业务决策和战略制定的过程。通常包括数据挖掘、报告、查询和可视化等功能，旨在提供决策者和管理者所需的准确、及时的商业洞察。