(1)金融+隐私计算:金融+隐私计算技术是当前的一个重点应用领域,主要应用场景有供应链金融、资产管理、保险理赔、风险管理、反洗钱、金融身份认证、征信评估、财务审计等 (2)医疗+隐私计算:医疗行业包括医学研究、临床诊断、医疗服务等细分领域逐渐表现出对数据分析和应用挖掘的强烈需求。相关科技公司运用隐私计算技术搭建...
同态加密技术在云计算和安全多方计算中有广泛应用,能够有效保护隐私数据免受泄露。 二、安全多方计算 安全多方计算(Secure Multiparty Computation)是一种协议,允许多个参与方在不公开各自私有输入的情况下,计算出一个共同的函数结果。这种技术使得数据可以在多方之间进行计算,而不用真实数据曝露给任何一方。安全多方计算被...
安全多方计算（Secure Multi-party Computation, MPC）是一种密码学领域的隐私保护分布式计算技术。安全多方...
将隐私计算技术分为数据存储、数据传输、数据计算过程、数据计算结果4个方面，每个方面都涉及不同的技术...
1、安全多方计算（MPC）允许在不泄露各自数据的情况下，参与方共同完成计算任务，确保数据安全。2、联邦学习（FL）是一种分布式机器学习技术，允许多个参与者共同训练模型，而无需交换数据。3、可信执行环境（TEE）提供了一个安全的计算和存储环境，能够保护数据的安全性和完整性。在隐私计算中，密码学算法...
数据隐私计算技术有以下几种：安全多方计算（MPC）、联邦学习（FL）、可信执行环境（TEE）。1、安全多方计算（MPC）。安全多方计算（Secure Multi-party Computation）即在参与方不共享各自数据且没有可信第三方的情况下，仍可以进行协同计算，最终产生有价值的分析内容。2、联邦学习（FL）。联邦学习是一种...
云计算中的隐私保护技术包括:数据加密技术、访问控制和身份认证机制、数据匿名化技术、网络隔离和监控技术。这些技术共同构建了云计算环境中的隐私保护体系,确保用户数据安全和隐私不被侵犯。其中,数据加密技术是最基础也是最关键的技术之一。它通过对数据进行加密处理,确保数据在云端存储、传输过程中的安全性和机密性,哪...
一、隐私计算概述 隐私计算又称隐私保护计算（Privacy-Preserving Computation）或隐私增强技术（Privacy ...
从字面上对照,国外有两个概念与隐私计算相关,一是隐私保护计算(Privacy Preserving Computation, PPC),二是隐私增强技术(Privacy Enhancing Technologies, PETs)。 隐私计算是一系列技术体系的合集,交叉融合了密码学、统计学、人工智能、计算机硬件等众多学科,它从本质上满足:在不暴露原始数据的前提下,实现数据及其价值可...