为达到这个目标,隐语提供了一层设备抽象,将多方安全计算(MPC)、同态加密(HE)和可信执行环境(TEE)等隐私计算技术抽象为密文设备, 将单方计算抽象为明文设备。 基于这层抽象,数据分析和机器学习工作流可以表示为一张计算图,其中节点表示某个设备上的计算,边表示设备之间的数据流动,不同类型设备之间的数据流动会自动进行...
《隐私计算—联邦学习产品安全要求和测试方法》是2024年07月01日实施的一项中国行业标准。编制进程 2024年03月29日，《隐私计算—联邦学习产品安全要求和测试方法》发布。2024年07月01日，《隐私计算—联邦学习产品安全要求和测试方法》实施。起草工作 起草单位：中国信息通信研究院、阿里巴巴(中国)有限公司、深圳市腾讯...
4.为此,需要一种隐私计算、隐私数据和联邦学习的互联互通方法及装置,不仅能够确保各参与方协作开展隐私计算任务、隐私数据相关处理以及联邦学习项目时能满足数据安全和隐私保护方面的合规性要求,而且充分考虑到参与方在资源和开销上的限制以及参与方自身需求,有利于实现不同参与方、不同平台、不同架构之间的互联互通并且...
建立大数据隐私计算和联邦学习生态联盟 联邦学习的新商业模式需要一个商业联盟,联盟包含有 N 个实体,加入联盟的实体,可以像朋友圈一样能够利用各自的数据联合建立模型。联邦数据联盟鼓励各方参与,联盟成员一方面进行垂直领域的合作,另一方面,联盟有明确的在不同场景下的激励机制和权益分享,可以使用区块链技术建立一个让...
技术标签: 联邦学习主讲: 1. 隐私计算:背景 随着大数据、机器学习与互联网经济的不断发展,人们对用户数据隐私保护的要求也不断提升,涉及数据保护的立法也不断完善。 GDPR of EU, 2018 CCPA of USA, 2018 Cyber Security Law of China,2017 数据孤岛:各个公司、组织和个人之间互相孤立、不共通数据,难以通过...
本申请涉及隐私计算、隐私数据及联邦学习技术领域,尤其涉及芯片和处理器技术领域,具体涉及一种隐私计算、隐私数据和联邦学习的异构计算系统及方法。该异构计算系统和方法,至少基于计算任务的总数据量和当前挂载的计算设备各自的数据量阈值确定计算任务相关联的任务数据的分配方案,并且根据分配方案对任务数据进行拆分并下发到...
在隐私计算领域，横向联邦学习已较为成熟，Google和Apple皆有大规模应用。而纵向联邦学习，近两年轻受关注，其优势在于能够处理多方异构数据，实现联合建模，为各种功能和场景提供无限可能。然而，当前技术上仍存在一定的不成熟，主要体现在计算速度和可支持计算种类上。我们的任务是通过来自三个参与方（A、B...
1.本技术涉及数据安全和隐私保护技术领域,尤其涉及联邦学习和隐私计算技术领域,具体涉及一种用于联邦学习和隐私计算的密钥分级管理方法及装置。 背景技术: 2.随着对数据安全和个人信息隐私的日益重视,隐私计算技术和联邦学习技术取得了巨大的发展。隐私计算指的是在保护隐私信息安全前提下进行数据相关计算及分析和挖掘数据...
隐私计算、隐私数据和联邦学习的异构计算系统及方法专利信息由爱企查专利频道提供,隐私计算、隐私数据和联邦学习的异构计算系统及方法说明:本申请涉及隐私计算、隐私数据及联邦学习技术领域,尤其涉及芯片和处理器技术领域,具体涉及一种隐私...专利查询请上爱企查