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...
将差分隐私和同态加密结合到联邦学习中,可以获得以下几个优势: 双重保护:差分隐私和同态加密提供了双重保护,有效地保护了参与方的隐私信息。差分隐私通过添加噪声保护了数据的隐私,而同态加密则确保了数据在计算过程中的安全性。 灵活性:结合差分隐私和同态加密可以在保护隐私的同时保持数据的可用性和计算的有效性。差分...
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密文状态下对模型参数进行计算。这种方式可以确...
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,...
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…
同态加密算法的计算效率和安全性也是需要进一步研究的方向。此外,差分隐私和同态加密算法的结合也是一个有待探索的领域,以实现更加安全和高效的数据隐私保护。 综上所述,差分隐私和同态加密算法在数据隐私保护中具有重要的研究价值和应用前景。差分隐私通过在数据发布过程中引入噪声,保护个体隐私;同态加密算法通过对加密...
2024-05-06 11:42 在信息技术高速发展的今天,大数据已成为社会发展的新动力。然而,随之而来的个人隐私保护问题也日益凸显,成为亟待解决的难题。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...查看全部 ...
同态加密技术可以在不泄露数据明文的情况下,实现加密数据的信息处理和计算,对于保护个人隐私和数据安全有着非常重要的作用。 总之,数据脱敏、匿名化、差分隐私和同态加密是大数据隐私保护的关键技术,不同的技术适用于不同的场景,而随着大数据技术的不断发展,新的隐私保护技术也在不断涌现,相信我们能够利用这些技术来更...
在保留一定的数据可用性、统计性等基础上,通过失真等变换实现降低数据敏感度——数据脱敏;通过“去识别化”实现隐私保护——匿名化;通过加噪来抵抗差分攻击——差分隐私;甚至将个人敏感信息直接加密,然后在密文数据上直接统计与机器学习——同态加密。 然而,其中一些技术在具体的场景落地时,仍然面临着诸多挑战,如数据...
差分隐私等方式进行相关的全链路保障。探索全同态加密技术的演进,期望通过端到端的加密,实现“加密数据...