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(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...
图8 同态加密在云平台的应用 应用 同态加密过程需要消耗大量的计算资源。但目前开始有一些开始朝向应用发展:同态加密逐步开展了标准化进程;另外创业公司Duality在定制服务器通过同态加密,实现隐私保护与AI任务等应用,可参考链接《Duality: 基于同态加密的数据分析和隐私保护方案》。 五、小结 大数据时代,隐私保护诚可贵,数...
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...
同态加密在外包的计算过程中隐藏所有敏感信号，但并不保护最终发布的计算结果；差分隐私关心计算过程（不管...
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,...
同态加密是一种允许在加密之后的密文上直接进行计算,且计算结果解密后和明文的计算结果一致的加密算法。 这个特性属性对于保护信息的安全具有重要意义,利用同态加密技术可以先对多个密文进行计算之后再解密,不必对每一个密文解密而花费高昂的计...
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...
基座一：隐私计算基础组件，包含同态加密、秘密分享、不经意传输、混淆电路等；基座二：传统的安全，包含...