从技术栈的角度,安全多方学习是指基于安全 多方计算实现隐私保护机器学习的技术,框架与平 台.它基于一种或多种安全多方计算方法,联合并利用分布于多方的受保护数据,实现安全的分布式机 器学习,是安全攸关软件工程(也即安全系统)领域 的一个研究主题.安全多方学习的技术栈如图1所 示,底层是一组参与方和数据所有者,...
（二）电梯安全 进入电梯后，站在安全的区域内，避免靠门站立以防电梯门突然打开。不要将手放在电梯门旁，以防挤伤手指，同时避免做危险动作。在电梯内不要随意拍打、踢踹或蹦跳，以防电梯发生坠落事故。不要随意按电梯旁边的按钮，以防电梯发生故障。如果被困在电梯里，保持冷静并寻求救援。四、外出游玩安全 不...
由于安全多方计算(Secure Multi-Party Computation)技术使得一组互不信任的参与方能够利用各自手中的数据安全地协同计算一个既定函数,在保证参与方参与计算后获得正确计算结果的同时,限制其无法获得除计算结果之外的任何信息,基于安全多方计算技术的隐私保护机器学习,即安全多方学习,成为新的研究热点。安全多方学习使得各参与...
《Efficient Secure Two-Party Protocols》- 全面研究安全两方计算的高效协议和技术,既包括可用于安全计算任何功能的一般结构,也包括感兴趣的具体问题的协议。 《Secure Multiparty Computation and Secret Sharing》- 全面处理多方计算(MPC)和秘密共享的无条件安全技术。 前两本数是必读的。第一本是2018年,也是最新的...
1. 安全多方计算的基本概念 安全多方计算的核心目标是让多个参与方共同计算某个函数的结果,而每一方都不会暴露其输入数据。各方只获得计算结果,不会得知其他方的输入内容。通过加密技术,即使是计算过程中的中间数据也无法被各方或攻击者窃取。 2. 安全多方计算在深度学习中的应用 ...
1、搭建多方安全学习平台，建立隐私数据安全共享机制 多方安全计算是一种基于多方数据协同完成计算目标，通过混淆电路、秘密分享、同态加密等加密方法实现除计算结果及其可推导出的信息之外不泄漏各方隐私数据的一种技术。多方安全计算为解决数据孤岛问题，打破数据在行业、企业间流动的壁垒，提供了一种技术上的实现方式。“...
2. 安全多方计算在深度学习中的应用在深度学习中,模型训练往往需要大量的标注数据,而这些数据可能分散在多个数据拥有者手中,如不同的公司、机构或个人。由于数据隐私和安 数据 深度学习 原始数据 安全多方计算简介 安全多方计算拓展了传统分布式计算以及信息安全范畴,为网络协作计算(分布式计算)提供了一种新的计算模式...
重庆农商行通过采用多方安全学习技术,建立与外部三方机构的合作,创新设立“渝悦贷”产品,充分应用以运营商为代表的合作机构所沉淀的数据资源,结合人行征信信息和本行存量信息,根据贷款支用审批策略规则和行内已有审慎名单进行信用风险判断,自动进行授信审批,利用生物识别、多重验证等手段开展反欺诈识别,通过精准定位目标客...
同态加密(Homomorphic Encryption,HE)和安全多方计算(secure Multi-Party Computation,MPC)是现代密码学中密切相关的两个领域,常常互相使用对方的技术以便解决大致相同的问题:计算接受私密数据输入的函数而不泄露任何东西,除了(可选)最终输出。例如,在我们的私密机器学习设定下,两种技术可以用来训练我们的模型并进行预测(不...
联邦学习中的安全多方计算 Secure Multi-party Computation in Federated Learning 什么是安全多方计算 安全多方计算就是许多参与方需要共同工作完成一个计算任务或者执行一个数学函数,每个参与方针对这个执行构建自己的数据或份额,但不想泄露自己的数据给其他参与方。