第一，隐私计算的定义与内涵。我们提出隐私计算的定义是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，是隐私信息的所有权、管理权和使用权分离时隐私度量、隐私泄露代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统，涵盖信息搜集者、发布者和使用者在信息产生、感知、发布、传播、存储、处理、使用、销毁等全生...
隐私计算是百度超级链提供的结合区块链技术的数据安全计算服务,实现数据的生产、存储、计算、应用的全流程安全可审计,保证多方协同中“数据可用不可见”和“过程可信可追溯”,帮助客户打破数据孤岛,充分发挥数据价值。
隐私计算分类 从技术角度出发,隐私计算是涵盖众多学科的交叉融合技术,目前主流的隐私计算技术主要分为三大方向:第一类是以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术;第二类是以联邦学习为代表的人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术;第三类是以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术。不同技术往往组合使用,...
一、隐私计算到底是啥? 定义:指在保证数据提供方不泄漏原始数据的前提下,对数据进行分析计算的一系列技术,保障数据再流通和融合过程中“可见不可用”。 从数据使用角色角度看包括三个方面:数据输入方、数据计算方与结果使用方。使用方需先向输入方以及用户发送申请,经各方同意后方可通过计算方得到结果。隐私计算通过...
隐私计算(Privacy-preserving computation)是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下,对数据进行分析计算的一系列信息技术[1]。 隐私计算的主要特点包括:“数据可用不可见,数据不动模型动”、“数据可用不可见,数据可控可计量”、“不共享数据,而是共享数据价值”等。
实现“数据可用不可见,数据可控可计量”,达到数据隐私保护与价值挖掘的有效平衡。 关于隐私计算平台 基于多方安全计算(MPC)、密码学、分布式技术等,在满足数据隐私安全和政策法规的要求下打破数据壁垒,提供联邦学习和多方安全计算的功能,在实现数据深度挖掘的同时保护原始数据的隐私性。
隐私计算是在保障数据安全前提下，实现数据价值合规有序释放的技术体系。主要包括，基于协议规则的安全多方计算、基于现代密码学的联邦学习、基于硬件闭环的可信执行环境、基于信息论和概率论的差分隐私以及构建于格密码算法之上的同态加密等技术。党的二十大报告重申了建设“网络强国、数字中国”的发展愿景，隐私计算对于...
隐私计算的本质,其实就是在数据安全流通和计算过程中用到的一系列的技术,包括密码学技术、统计学、人工智能、计算机体系结构等等。这一系列技术,在大数据和人工智能领域,扮演着越来越重要的角色。 现实生活中的数据可能分布在不同的机构、不同的银行、不同的医院……由于隐私或者数据安全的担忧,我们不能把不同分布的...
作为隐私计算产品的重要底层技术，多方安全计算技术能够在保护数据隐私的同时，实现不同机构之间数据的合法合规融合，实现安全的多方数据查询和分析，进一步打破各方之间的数据壁垒，连接数据孤岛，有效实现数据价值的转化与释放。为数据价值而生的隐私计算 伴随着云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的快速发展，数据...