应用MPC、联邦学习、差分隐私等方式进行相关的全链路保障。探索全同态加密技术的演进,期望通过端到端的加...
机器学习-隐私计算 | 隐私计算是一种涉及在不暴露个人敏感信息的情况下对数据进行处理和分析的方法。 它旨在允许数据所有者在保护隐私的同时,与其他实体共享数据或进行计算。 隐私计算涉及多种技术,如同态加密、安全多方计算和差分隐私,这些技术允许在数据被使用或处理时保持数据的隐私性,防止泄露个人身份或敏感信息。
下列常见的保隐私技术中,哪一个技术是在用户端加入噪声且具有较强的隐私保护能力()。A.集中式差分隐私B.本地差分隐私C.同态加密D.安全多方计算