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...
差分隐私提供了在梯度计算中引入噪声的方式,而同态加密则允许在密文状态下进行计算,从而使得模型训练过程更加灵活。 更强的隐私保护:差分隐私和同态加密相互补充,可以提供比单独使用任何一种技术更强的隐私保护。结合两者可以有效地防止潜在的隐私泄露,保护个人数据的隐私。 差分隐私和同态加密作为两种主要的隐私保护技术,...
差分隐私提供了在梯度计算中引入噪声的方式,而同态加密则允许在密文状态下进行计算,从而使得模型训练过程更加灵活。 更强的隐私保护:差分隐私和同态加密相互补充,可以提供比单独使用任何一种技术更强的隐私保护。结合两者可以有效地防止潜在的隐私泄露,保护个人数据的隐私。 差分隐私和同态加密作为两种主要的隐私保护技术,...
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,...
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...
隐私计算从技术的分类来看,有以下几个主要方向:首先是以密码学为核心的隐私计算技术栈,包括安全多方计算、零知识证明以及同态加密等,其次是联邦学习、可信执行环境以及差分隐私等技术。 差分隐私 差分隐私是一种偏统计学的概念,最早在医疗行业有需求。它的意思是我对一个数据库加入一些噪声进行扰动,加完噪声之后的数据...
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…
差分隐私的核心思想是在保护数据隐私和保证数据可用性之间寻找一个平衡点。通过使用差分隐私,个体的隐私得到了保护,同时数据的分析和研究也能够进行。 同态加密算法是一种在保留数据隐私的同时允许对加密数据进行各种计算的加密技术。同态加密允许在不解密的情况下对加密数据进行加法和乘法等操作,并得到正确的结果。这种...
匿名化是指将个人身份信息中的某些关键属性进行隐藏,使得个人身份无法被识别而达到保护个人隐私的目的。匿名化主要通过数据加密、数据合并等方式实现,与数据脱敏不同的是,匿名化目的是使记录对应的真实个人成为不可知,而数据脱敏则只是保护个人身份不被泄露。 三、差分隐私 差分隐私是一种较为先进的隐私保护技术,是在数...
2024-05-06 11:42 在信息技术高速发展的今天,大数据已成为社会发展的新动力。然而,随之而来的个人隐私保护问题也日益凸显,成为亟待解决的难题。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...查看全部 ...