隐私计算其实是一堆“数据可用不可见”技术集合,包括多方安全计算、联邦学习、机密计算、差分隐私及数据脱敏等等,这些技术既有联系又有区别,既有优势也有劣势,如果你不明觉厉或者一知半解,一定要读一读这篇文章。 一、隐私计算 隐私计算是“隐私保护计算”(Privacy-Preserving Computation)的中文简称,没有统一的标准定...
隐私计算是解决数据孤岛效应的有效方式，多方安全计算（MPC / SMPC）是隐私计算的典型代表技术解决方案。...
1、多方安全计算与联邦学习通常从软件层面设计安全框架,以通用硬件作为底层基础架构。 2、可信执行环境则是以可信硬件为底层技术实现的隐私计算方案。算法构造角度:1、多方安全计算技术基于各类基础密码学工具设计不同的安全协议。 2、联邦学习除可将多方安全计算协议作为其隐私保护的技术支撑外,基于噪声扰动的差分隐私技...
对于联邦学习，确保用户数据的安全性和隐私保护比模型性能更有价值。
多方安全计算(Secure Multi-Party Computation),MPC 由姚期智在1982 年提出,指参与者在不泄露各自隐私数据情况下,利用隐私数据参与保密计算,共同完成某项计算任务。该技术能够满足人们利用隐私数据进行保密计算的需求,有效解决数据的“保密性”和“共享性”之间的矛盾。多方安全计算包括多个技术分支,目前,在MPC 领域,主要...
从20世纪70年代发展至今，主要可以分为三大方向：一是以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术；二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；三是以TEE为代表的基于可信硬件的隐私计算技术。 隐私计算技术体系 数据来源：中国信通院 隐私计算关键技术特点分析 数据来源：中国信通院、Gartner ...
隐私计算、多方安全计算、联邦学习等技术现在很火,但网上查的的资料要么太深看不懂,要么太浅搞不明白,要么太碎形不成体系,今天大鱼就用业务的语言给你彻底讲清楚。 注:关注公众号回复“隐私计算”可以获得最新的《中国隐私计算产业发展报告(2020-2021)》、《 隐私保护计算技术研究报告(2020)》、《隐私计算行业研究...
隐私计算 各参与方都无需外传隐私数据的情况下,完成数据合作的一项技术。数据合作场景包括金融风控、数字化营销、智慧医疗等。而技术主要有:联邦学习、多方安全计算和可信执行环境三种。 市场逐渐明朗: “数据为重要要素”的行业 对于新模式下的数据流通,需求量巨大且场景明确...
2021年12月,中国人民银行发布《金融科技发展规划(2022—2025年)》,明确提出积极应用多方安全计算、联邦学习、差分隐私、联盟链等技术,探索建立跨主体数据安全共享隐私计算平台,在保障原始数据不出域前提下规范开展数据共享应用,确保数据交互安全、使用合规、范围可控,实现数据可用不可见、数据不动价值动。
隐私计算技术路径特性对比——多方安全计算 vs 联邦学习 vs 可信执行环境技术,港股分类法/信息科技,概念&供应链分类/区块链/中间服务层/数据服务,隐私计算,隐私计算专用芯片,隐私计算一体机 隐私计算技术路径特性对比——多方安全计算vs联邦学习vs可信执行环境技术,港股分类法/信息科技,概念&供应链分类/区块链/中间服务...