差分隐私提供了在梯度计算中引入噪声的方式,而同态加密则允许在密文状态下进行计算,从而使得模型训练过程更加灵活。 更强的隐私保护:差分隐私和同态加密相互补充,可以提供比单独使用任何一种技术更强的隐私保护。结合两者可以有效地防止潜在的隐私泄露,保护个人数据的隐私。 差分隐私和同态加密作为两种主要的隐私保护技术,...
应用场景不同:同态加密通常应用于云计算、数据共享等场景,可以在不暴露数据的情况下进行计算;而差分隐私通常应用于数据分析、机器学习等场景,可以保证在数据隐私得到保护的情况下,依然可以得到有效的分析结果。 难度不同:同态加密是一种较为复杂的加密技术,需要较高的数学基础,操作也较为繁琐;而差分隐私技术相对较为简...
差分隐私(Differential Privacy)、同态加密(Homomorphic Encryption)和隐私保护集合交集(Private Set Intersection)究竟是怎么回事。 一句话总结:差分隐私和同态加密都是用来解决数据传输过程中的安全问题,防止攻击者截断数据,从而进行人身攻击或者非法盈利;隐私保护求交集技术是在模型训练之前进行的用户对齐计算,与前面两个技术...
差分隐私提供了在梯度计算中引入噪声的方式,而同态加密则允许在密文状态下进行计算,从而使得模型训练过程更加灵活。 更强的隐私保护:差分隐私和同态加密相互补充,可以提供比单独使用任何一种技术更强的隐私保护。结合两者可以有效地防止潜在的隐私泄露,保护个人数据的隐私。 差分隐私和同态加密作为两种主要的隐私保护技术,...
差分隐私(Differential Privacy, DP)具有严格的数学模型,无需先验知识的假设,安全性级别可量化可证明。是近年来学术界隐私保护研究热点之一,同时,一些企业应用将差分隐私技术应用到数据采集场景中。 场景 一个典型的场景:统计数据库开放,比如某家医院提供医疗信息统计数据接口,某一天张三去医院看病,攻击者在张三去之前(...
差分隐私和同态加密技术可以分别应对上述挑战: 差分隐私:通过在参与方的数据中引入噪声,可以有效地防止个别数据的泄露,从而保护隐私。在联邦学习中,差分隐私可以用于在模型训练过程中向梯度或模型参数中添加噪声,以保护个体数据的隐私。 同态加密:同态加密可以在不暴露原始数据的情况下进行计算,因此可以在联邦学习中用于在...
为了平衡数据利用与隐私保护之间的矛盾,同态加密和差分隐私这两种技术应运而生,它们为大数据时代的隐私保护提供了新的解决方案。同态加密是一种允许在密文状态下进行计算的加密技术。这意味着数据可以在不解密的情况下被处理,其结果仍然保持加密状态。这种特性使得同态加密在云计算和大数据分析中具有重要应用价值。例如,...
三、差分隐私 差分隐私(Differential Privacy, DP)具有严格的数学模型,无需先验知识的假设,安全性级别可量化可证明。是近年来学术界隐私保护研究热点之一,同时,一些企业应用将差分隐私技术应用到数据采集场景中。 场景 一个典型的场景:统计数据库开放,比如某家医院提供医疗信息统计数据接口,某一天张三去医院看病,攻击者...
方向二：差分隐私 方向三：基于硬件的可信执行环境 方向四：联邦学习 基座一：隐私计算基础组件，包含同态...
隐私计算从技术的分类来看,有以下几个主要方向:首先是以密码学为核心的隐私计算技术栈,包括安全多方计算、零知识证明以及同态加密等,其次是联邦学习、可信执行环境以及差分隐私等技术。 差分隐私 差分隐私是一种偏统计学的概念,最早在医疗行业有需求。它的意思是我对一个数据库加入一些噪声进行扰动,加完噪声之后的数据...