2)应用方向 侧重于多方数据的分布式机器学习模型训练和推理。 3)数据流动 不交换原始数据 4)密码技术 密分享、同态加密、差分隐私等 5)硬件要求 通用硬件 2、多方安全计算 1)核心思想 面向数据,信任密码学,构建一系列基础运算操作后,实现多方原始数据转换为密文后流动和协同计算。 2)应用方向 侧重于多方数据的通用...
2)应用方向 侧重于多方数据的分布式机器学习模型训练和推理。 3)数据流动 不交换原始数据 4)密码技术 密分享、同态加密、差分隐私等 5)硬件要求 通用硬件 2、多方安全计算 1)核心思想 面向数据,信任密码学,构建一系列基础运算操作后,实现多方原始数据转换为密文后流动和协同计算。 2)应用方向 侧重于多方数据的通用...
当谈到同态加密、可信环境和多方计算等技术时,它们都是为了实现安全和隐私保护而发展的不同方法。下面是对它们的解释和优缺点的介绍: 1. 同态加密: - 同态加密是一种加密技术,允许在加密状态下对数据进行计算…
首先,可信计算可以通过安全多方计算(Secure Multi-Party Computation,SMPC)技术实现隐私保护。SMPC允许多个参与方在不暴露私密输入的情况下进行计算,从而保护数据隐私。其次,可信计算还可以利用同态加密(Homomorphic Encryption)技术实现数据的加密计算,即在加密状态下进行计算并得到加密结果,从而避免了数据在计算过程中的明文暴...
可信计算可以通过加密计算、安全计算环境、可信执行环境以及数据验证和溯源等方式来应对多方参与计算的场景,保护数据安全和隐私,确保计算结果的可信度和完整性。
隐私计算作为一种面向隐私信息全周期保护的技术，可以在保护隐私的前提下实现数据的互联互通以及“可用不可见”的目标。目前，隐私计算技术主要有多方安全计算、联邦学习和可信执行环境等。在过去的几年里，各项技术都取得了一定的进展。基于对该问题的持续探索和研究，IDEA AI安全普惠系统研究中心（IDEA AISS）研发了一款...
通过硬件可信执行环境提供的安全计算环境实施机密计算、隐私计算,可保障不同数据拥有者、应用开发者、平台服务提供者各方的相关利益和隐私。例如,可信执行环境平台可保护深度学习算法、保障医疗AI应用中的病患病历数据等。机密计算技术可与可信计算、隐私计算(如同态加密、安全多方计算)形...
隐私计算行业报告:联邦学习、安全多方计算、可信计算.ppt,行业深度报告 目录 1、 隐私计算技术将成数据价值安全释放的关键突破口...3 2、 隐私计算三大...
隐私计算作为一种面向隐私信息全周期保护的技术,可以在保护隐私的前提下实现数据的互联互通以及“可用不可见”的目标。目前,隐私计算技术主要有多方安全计算、联邦学习和可信执行环境等。在过去的几年里,各项技术都取得了一定的进展。 基于对该问题的持续探索和研究,IDEA AI安全普惠系统研究中心(IDEA AISS)研发了一款兼...
在TEE 合约链中,交易分为隐私交易和明文交易。明文交易即无需隐私保护的交易,其执行过程与现有蚂蚁区块链平台一致;隐私交易是利用密码学技术进行保护的交易,交易内容只有在 TEE 内才安全可见,其执行过程中产生的全局状态数据以及交易回执均采用密码学技术进行加密保护。