DMP-платформа (от англ data management platform — «платформа управления данными») — это сервис, способный собрать и упорядочить данные из различных источников и представлять их в удобном виде. В контексте рекламного программатика подобная обработка данных используется для сегментирования пользовательской базы на основании логических правил или для моделирования дальнейшего размещения таргетированного контента на рекламных площадках. DMP-платформы позволяют компаниям получать новую уникальную информацию о клиентах, что даёт больше возможностей для аналитики, управления ассортиментом и выстраивания персональной коммуникации с клиентами.

Крипто-анклавы позволяют без дополнительной предобработки данных, в том числе, персональных, объединять их внутри анклава для дальнейшего анализа, включая математическое моделирование, обеспечивая тем самым совместные конфиденциальные вычисления. Анклав может быть размещён в центре обработки данных любого из участников процесса объединения данных, либо третьего лица – организатора процесса объединения данных. Вне зависимости от физического размещения анклава, всем участникам процесса объединения данных гарантируется посредством крипто-протоколов отсутствие доступа к передаваемым в защищённый контур первичным данным.

Так как прямой обмен данными невозможен, но 152-ФЗ позволяет использовать анонимизированные данные для статистических и аналитических задач, был разработан процесс мэтчинга на основе двухэтапного хеширования с использованием сессионного «секрета», доступного только владельцам данных. Клиентские данные преобразовываются в синтетические идентификаторы — UUID, которые уже не являются персональными данными и состоят из случайного набора букв и цифр фиксированной длины. Хешированные данные передаются в федеративный хаб, где и проводится сравнение хешей и поиск пересечений. Для сопоставления баз данных используется особая архитектура. Каждый участник прогоняет уже синонимированные БД через CDI с модулем хеширования. Затем они попадают в федеративный хаб, в котором и ведется сравнение данных. При их совпадении система дает знать о пересечении клиентов. В результате после сравнения хешей каждый из участников получает идентификаторы собственных клиентов, которые есть у прочих партнеров, не раскрывая собственную клиентскую базу.

При использовании алгоритма вместо обмена реальной информацией между серверами ведется обмен «секретами» — исходные данные в них обработаны математическими функциями. Самый простой вариант: представить число как разность двух целых чисел. На основе «секретов» на каждом сервере строится две аналитических модели. А в процессе обучения моделей их веса корректируются, при этом градиенты передаются между серверами. Сами по себе модели бесполезны, потому что они обучались на «секретах». Но если взять две модели и просуммировать их веса, то в результате получается рабочая модель, которая учитывает данные обоих серверов. При этом информация осталась конфиденциальной. Даже если данные перехватят «атакой посредника», то злоумышленник получит только бессмысленный набор цифр, из которой реальные данные восстановить не удастся — вторая часть секрета ведь никуда не передавалась.
Преимущества:
1.    Нет риска утечки данных
2.    Нет необходимости предоставлять доступ к базам данных